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讲授贝叶斯原理，是概率论中很重要的一个分支-Bayesian principles of teaching is very important in probability theory a branch of
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实现贝叶斯最大后验概率计算，适合原理的研究，简单易懂。-To achieve the maximum a posteriori Bayesian probability, the principle of appropriate and easily understood.
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。通过对传统定位算法原理和误差来源进行分析，结合贝叶斯滤波概率模型对Euclidean定位算法进行
改进，使接收信号强度指示器随机波动得到有效的抑制。-. By traditional positioning algorithm principle and source of error analysis, probability model with Bayesian filtering algorithms to improve positioning of the Euclidean,
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第4界中兴捧月时做短信过滤使用的朴素贝叶斯方法的代码，主要是通过计算收到信息分别在收件箱的和垃圾箱的概率是多少来区分短信息所在置信区间。这里短信先经过了分词在算每个此条的概率。-Naive Bayesian method code, the 4th ZTE handful of months do SMS filtering using the received information by calculating how much to distinguish between short in
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Builds BN from topological
structure information and probability model
and predict diagnose from evidences using
BN inference
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用套抽样算法实现一些贝叶斯概率模型的计算-Implement some of Bayesian probability calculation model with a set of sampling algorithm
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利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，采用偏最小二乘法，包括回归分析和概率统计。- Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Partial least squares method, Including regression analysis and probability and statistics.
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从先验概率中采样，计算权重，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，包括广义互相关函数GCC时延估计。- Sampling a priori probability, calculate the weight, Bayesian parameter estimation principle mixed logit model, Including the generalized cross-correlation function GCC time delay estimation.
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卡尔曼滤波（Kalman filtering）一种利用线性系统状态方程，通过系统输入输出观测数据，对系统状态进行最优估计的算法。由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波过程。
斯坦利·施密特(Stanley Schmidt)首次实现了卡尔曼滤波器。卡尔曼在NASA埃姆斯研究中心访问时，发现他的方法对于解决阿波罗计划的轨道预测很有用，后来阿波罗飞船的导航电脑使用了这种滤波器。 关于这种滤波器的论文由Swerling (1958), Kalman (1960)与 Ka
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