搜索资源列表
如何使用贝叶斯工具箱
- 介绍了如何使用matlab中的BNT工具箱
基于贝叶斯网络的半监督聚类集成模型
- 已有的聚类集算法基本上都是非监督聚类集成算法,这样不能利用已知信息,使得聚类集成的准确性、鲁棒性和稳定性降低.把半监督学习和聚类集成结合起来,设计半监督聚类集成模型来克服这些缺点.主要工作包括:第一,设计了基于贝叶斯网络的半监督聚类集成(semi-supervised cluster ensemble,简称SCE)模型,并对模型用变分法进行了推理求解;第二,在此基础上,给出了EM(expectation maximization)框架下的具体算法;第三,从UCI(University of Ca
朴素贝叶斯的基本思想和算法
- 朴素贝叶斯的思想原理应用实例及程序注释
bayes
- 贝叶斯决策理论：根据先验概率、类分布密度函数以及后验概率这些量来实现分类决策的方法.最小错误率的贝叶斯决策：根据一个事物后验概率最大作为分类依据的决策 -Bayesian decision theory: According to the a priori probability, the class distribution as well as the posterior probability density function of these values in order to a
Bayesian
- 贝叶斯分类器的算法解析，以及用c#写的关于文本文档的贝叶斯算法设计-Bayesian classifier algorithm analysis, and use c# to write the text of the document on Bayesian Algorithm
BCS-in-WSN
- 无线传感网络中，压缩感知数据恢复的一种贝叶斯分析，也许能用于分布式压缩感知-Wireless sensor networks, compressed sensing data recovery of a Bayesian analysis, may be used for distributed compressed sensing
bayesian-approximiation
- 贝叶斯估计近似计算方法的技术描述文档，讲解贝叶斯近似估计理论与方法-Bayesian estimation of the approximate calculation method of the technology described in the document, explaining Bayesian the approximate estimation theory and methods
Short-duration-power_CS
- 根据压缩传感(Compressed Sensing，cs)N论，首次提出了短时电能质量扰动信号的压缩采样方法，该方法突破了奈奎斯特采样频率的限制，实现了低于奈奎斯特采样频率的低速率采样。文中对比分析了CS理论与传统采样理论，研究了cS短时电能质量信号压缩采样的实现方法，包括：测量矩阵的构建、稀疏基的选取和电能质量信号快速贝叶斯匹配追踪重构算法(FBMP)-Compressed sensing ( Compressed Sensing , cs ) N theory , first propose
Image-reconstruction_CS
- 合稀疏贝叶斯学习(SBL)和可压缩传感理论(CS)，给出一种在噪声测量条件下重建可压缩图像的方法。该方法将cS理论中图像重建过程看作一个线性回归问题，而待重建的图像是该回归模型巾的未知权值参数；利用sBL方法对权值赋予确定的先验条件概率分布用以限制模型的复杂度，并引入超参数- Hop sparse Bayesian learning ( SBL ) and compressible sensing theory ( CS ) , give a compressible image recon
iiqdk
- 基于人工神经网络的常用数字信号调制，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，毕设内容，高光谱图像基本处理。- The commonly used digital signal modulation based on artificial neural network, Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, Complete set content, basic hyperspectra
exgwh
- 包含CV、CA、Single、当前、恒转弯速率、转弯模型，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，STM32制作的MP3的全部资料。- It contains CV, CA, Single, current, constant turn rate, turning model, Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis, STM32 all the information produced
funyen-V2.3
- 利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，随机调制信号下的模拟ppm，包括数据分析、绘图等等。- Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Random ppm modulated analog signal under Data analysis, plotting, etc..
ikvei
- 随机调制信号下的模拟ppm，结合PCA的尺度不变特征变换(SIFT)算法，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析。- Random ppm modulated analog signal under Combined with PCA scale invariant feature transform (SIFT) algorithm, Including principal component analysis, factor analysis, Bayesian analysis.
xyhcf
- 代码里有很完整的注释和解释，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，基于混沌的模拟退火算法。- Code, there are very complete notes and explanations Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Chaos-based simulated annealing algorithm.
ytqqd
- 利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，二维声子晶体FDTD方法计算禁带宽度的例子,用于时频分析算法。- Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Dimensional phononic crystals FDTD method calculation examples band gap, For time-frequency analysis algorithm.
ILFS特征提取
- 无穷维潜在特征选择（ILFS） 潜在特征模型广泛使用于数据的小模块分解的过程。这些模型的贝叶斯非参数变量在潜在特征上使用了IBP先验，使特征的数量由数据决定。本研究提出了一种一般化的IBP——距离依赖IBP，用来建模不可交换数据。这种模型依赖于数据点之间定义的距离，倾向于使相邻近的数据共享更多的特征。距离测度的选择不同可以带来不同的依赖关系。