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BLS-GSM_Denoising
- BLS-GSM 即\"Bayesian Least Squares - Gaussian Scale Mixture\".基于贝叶斯最小平方-高斯概率混合模型的算法。用于图像去噪。相关文献索引详见readme
BLS-GSM_Denoising
- BLS-GSM 即"Bayesian Least Squares - Gaussian Scale Mixture".基于贝叶斯最小平方-高斯概率混合模型的算法。用于图像去噪。相关文献索引详见readme-BLS-GSM or
BayesNet.java.tar
- 贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型,所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很的优势，在多个领域中获得广泛应用。本算法用于weka算法包的拓展。-Bayesian network
15883876gvf_model
- 采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖 像画与人脸图像之间的统计关系，并使用基于训练样本的非参数化的概率表示，在贝叶斯优化的框架下设计了迭 代采样算法，可以自动的从人脸图像生成特定风格的肖像画-W e learn the portraiture from a set of real artwork examples．Dif— ferent from previous texture synthesis and image s
Example-Based_Automatic_Portraiture
- 摘 要 提出了一种基于样本学习的人脸肖像画自动生成算法.文章采用非均匀的马尔科夫随机场模型来描述肖 像画与人脸图像之间的统计关系 ,并使用基于训练样本的非参数化的概率表示 ,在贝叶斯优化的框架下设计了迭 代采样算法 ,可以自动的从人脸图像生成特定风格的肖像画.在该方法中 ,使用非均匀的统计模型是保持肖像中人 脸结构准确性的关键.文中所提供的例子表明了该文方法的有效性-Abstract In this paper , we
BMDCP
- 突变分为如下主要的几种：均值突变（最常见）、方差突变、线性回归突变（也称趋势突变）、概率突变、空间型突变、谱突变、模型参数突变，等等。贝叶斯突变检测属于概率突变检测方法，其特点是能给出突变点的概率分布图。-Mutations are divided into the following main categories: the mean mutation (the most common), variance mutation, lin
proj03-02
- 考虑两个参数的一维三角概率模型,用贝叶斯方法对其进行估计，了解贝叶斯估计方法.-Consider the two parameters of one-dimensional triangular probability model, using Bayesian methods to estimate their understand Bayesian methods.
bysnet
- 基于matlab的贝叶斯网络预测模型，能够预测事件发生的概率。-Matlab based on Bayesian network model to predict the probability of events.
lda-c
- LDA是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。文档到主题服从Dirichlet分布，主题到词服从多项式分布。 LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（document collection）或语料库（corpus）中潜藏的主题信息。它采用了词袋（bag of words）的方法，这种方法将每一篇文档视为一个词频向量，从而将文本信息转化为了易于建模的数字信息。但是词袋
bys
- 案例运用贝叶斯网络模型模拟翻车事故的发生概率，案例给出了输入输出文件案例以及示例程序。-Case using Bayesian network model to simulate the probability of occurrence of a rollover accident, the case shows the input and output file case sample program.
box
- 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
LDA+JAVA实现
- LDA(Latent Dirichlet Allocation)是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过"以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语"这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
lda
- matlab语言实现LDA模型，即：三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。运行简单，容易理解。-MATLAB language implementation of the LDA model, namely: three layer Bayesian probability model, including words, themes and documents of the three layer structure. Ea
LDA代码分析
- 对文本用LDA进行分类，LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。(The text is classified with LDA)
banjo.2.0.1
- 贝叶斯网络是一种概率网络，它是基于概率推理的图形化网络，而贝叶斯公式则是这个概率网络的基础。贝叶斯网络是基于概率推理的数学模型，所谓概率推理就是通过一些变量的信息来获取其他的概率信息的过程，基于概率推理的贝叶斯网络(Bayesian network)是为了解决不定性和不完整性问题而提出的，它对于解决复杂设备不确定性和关联性引起的故障有很大的优势，在多个领域中获得广泛应用。(Bias network is a probabilistic
MINST_DEMO
- 根据概率模型实现的QDF,LDF分类算法，有minst数据集做demo(QDF, LDF classification algorithm based on probability model, MINST data set to do demo)
人工智能：人工智能选股之朴素贝叶斯模型
- 本报告对 朴素贝叶斯模型及线性判别分析、二次判别分析 进行系统测试 “生成模型”是机器学习中监督学习方法的一类。与“判别模型”学习决 策函数和条件概率不同，生成模型主要学习的是联合概率分布??(??,??)。本 文中，我们从朴素贝叶斯算法入手，分析比较了几种常见的生成模型（包 括线性判别分析和二次判别分析）应用于多因子选股的异同，希望对本领 域的投资者产生有实用意义的参考价值。(This report gives a syst
homework3
- 将二位数据投影到一维线性， LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。 [1] LDA是一种非监督机器学习技术，可以用来识别大规模文档集（do
BN例子
- 贝叶斯网络应用的一个例子，吸烟患病模型 1建立贝叶斯网络结构并制定条件概率表 2画出建立好的贝叶斯网络 3输入证据,进行推理 4显示推理结果(An example of a Bayesian network application, the smoking model 1 Establish a Bayesian network structure and establish a conditional probability
Bayesian-Network-Structure-Learning-master
- 一般贝叶斯网络的构建是首先由相关领域的专家根据事物间的关系来确定出结构模型，即有向无环图，然后再利用其它方法确定每个节点的条件概率，但这样构建的网络模型无法保证其客观性和可靠性．(In general, the construction of Bayesian network is to determine the structural model, i.e. directed acyclic graph, by experts in