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matlab作业
- 模式识别一份很好的作业,包括线性分类器；最小风险贝叶斯分类器；监督学习法分层聚类分析；K－L变换提取有效特征,支持向量机-a very good operation, including linear classification; Minimum risk Bayesian classifier; Supervised learning method Hierarchical clustering analysis; K-L transform effective features, supp
BayesianNetworksTools
- 贝叶斯网络的一个很好用的工具箱，基于matlab7.0版本。有stanford大学的一个博士生编写；属于源代码开放性质。-Bayesian network of a good toolbox, for matlab7.0 version. Stanford university has a doctoral preparation; Belong to the open nature of the source code.
Example4
- 采用贝叶斯正则化算法（抑制过拟合）提高 BP 网络的推广能力，采用两种训练方法， 即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络；-Bayesian regularization algorithm (inhibition of over-fitting) to improve the generalization ability of BP network, using two training methods, that LM opti
beiyesi
- 1 通过实验，掌握多元正态分布的最大似然估计； 2 掌握多元正态分布下的最小错误率的贝叶斯分类； 3 对其他的参数估计有更深的认识。 -1 experiment, master multivariate normal distribution maximum likelihood estimation 2 multivariate normal distribution under the minimum control error rate Bayesian classifier
Bayes-Classifier-Association-Rules
- 朴素贝叶斯分类是一种简单而高效的分类模型，然而条件独立性假设在现实中很少出，致使其性能有所下降。通过引入关联规则，从两方面来改善朴素贝叶斯分类的性能。一方面，通过对关联规则的挖掘，发现条件属性之间的关联关系，并且利用这种关联关系弱化朴素贝叶斯的独立性假设；另一方面，通过关联规则的置信度，给朴素贝叶斯加权。 -Naive Bayesian classifier is a simple and efficient classification model, the conditional indep
Minimum-Bayes-classifier-error-rate
- 这是模式识别中最小错误率Bayes分类器设计方案。 自行完善了在不同先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从而得到概率密度
Minimum-Risk-Bayes-classifier
- 这是模式识别中最小风险Bayes分类器的设计方案。在参考例程的情况下，自行完善了在一定先验概率的条件下，男、女错误率和总错误率的统计，放入各个数组当中。 全部程序由主函数、最大似然估计求取概率密度子函数、最小错误率贝叶斯分类器决策子函数三块组成。 调用最大似然估计求取概率密度子函数时，第一步获取样本数据，存储为矩阵；第二步对矩阵的每一行求和，并除以样本总数N，得到平均值向量；第三步是应用公式（3-43）采用矩阵运算和循环控制语句，求得协方差矩阵；第四步通过协方差矩阵求得方差和相关系数，从
gender-classification-experiments
- 这是用身高体重数据进行性别分类的实验。 用最小错误率贝叶斯分类器决策时，首先通过比较概率大小判断一个体重身高二维向量代表的人是男是女，然后再逐一与已知性别的数据比较，就可以得到错误率的统计。然后改变先验概率，重复上面的过程，观察数据结果的变化。 用最小风险贝叶斯分类器决策时，首先求出用最小错误率贝叶斯分类器得到的条件概率；然后根据人为给定的决策表，根据公式算出条件风险；然后逐一比较条件风险，找出使条件风险最小的决策（也就是分类）。最后用分类得到的结果逐一比较已经知道的原始数据，统计处错误
Comparison-of-Bayesian-and-fisher
- 训练错误率和交叉验证错误率相等，在样本比较大时，这个结果是可以预期的；训练错误率一般低于测试错误率，但是当样本数据比较少时，实验也出现了意外，样本多的那组测试错误率比样本少的训练错误率还要小；在本实验中，同组数据的交叉验证错误率比独立测试错误率高，这个反常现象是因为样本的原因所致，交叉验证的样本小，而独立测试时所用训练样本数目大，因而出现这种情况。分类线上，fisher准则是一条直线，而贝叶斯分类器实际上是一个类似椭圆的封闭曲线；很明显，贝叶斯分类器比fisher分类器要好。-Training
pneumonia
- 利用朴实贝叶斯方法求解有关肺炎的问题。肺炎对应有四个特征：发烧、疼痛、咳嗽和血细胞异常，当确定了患肺炎与否时，四个特征条件独立。假设患肺炎与否和四个特征都可表示为Ture和False。 根据pneumonia.tex文件中的数据（500行，每行前4个数对应4个特征变量，第5个数对应患肺炎是否为真，以0表示False，1表示Ture），编程求解： 第a问： 文件中患肺炎为真和为假的比例； 当患肺炎为真时，发烧、疼痛、咳嗽、血细胞异常为真的比例； 当患肺炎为假时，发烧、疼痛、咳嗽
Pattern-Recognition2
- 清华模式识别第二次作业，采用dataset2.txt 数据作训练样本，采用身高与体重特征进行性别分类，建立最小错误贝叶斯分类器；2、采用身高体重数据作为特征，以 dataset2.txt 作为训练数据，用 Fisher 线性判别方法设计分类器；3、从多层感知器、SVM、近邻法选择一种方法，进行上述的分类实验；-Tsinghua second operation pattern recognition using dataset2.txt data for training samples, us
bayes
- 数据的正态检验和评估，原始样本贝叶斯分类并计算准确率；仿真生成1000个样本的贝叶斯分类及计算准确率；-Normality test and evaluate data, and calculate the original sample Bayesian classification accuracy simulation generated 1000 samples Bayesian classification and calculation accuracy
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。但是词袋方法没有考虑词与词之间的顺序，这简化了问题的复杂性，同时也为
project1_code
- 这是matlab编写的3个常用机器学习分类器代码。其中包括了： 1）PCA 分类其；2）LDA分类器：3）naive贝叶斯分类器。 3个算法的实现参考了《Introduction to Machine Learning》。 除了这3个分类算法的实现外，代码里面还包含了用于测试的main.m 主程序和一个实验的简要报告。实验在著名数据集acoustic_train_data 上进行。-This source code includes the implementation of three f
dynamic-path-planning
- (不错的一篇文章，已被EI收录)模型预测控制（model predictive control，MPC）路径规划算法适用于三维动态环境下的无人机（un-manned aerial vehicle，UAV）路径规划；动态贝叶斯网络（dynamic Bayesian network，DBN）能够有效推理战场态势，对无人机进行威胁评估。针对威胁尾随无人机时的路径规划问题，构建 DBN 威胁评估模型，将 UAV 在战场环境中的威胁态势用威胁等级概率表示，与 MPC 路径规划算法相结合，得到基于 DBN
cluss_vb
- 聚集结构压缩感知重建代码，和论文Bayesian compressive sensing for cluster structured sparse signals Signal Processing对应-cluster structure compressive sensing reconstruction code；corresponding to the paper Bayesian compressive sensing for cluster structured sparse si
最小错误率贝叶斯决策
- 基于最小错误率的贝叶斯决策 （1）要决策分类的类别数是一定的；（2）每一类出现的“先验概率”已知；（3）每一类的“类条件概率密度”已知；(Bayesian Decision Based on Minimum Error Rate(1) the "prior probabilities" of each class are known; (2) the "conditional probability density" of each class is kn
BPFA_Denoising
- 利用非参数贝叶斯字典学习模型进行图像稀疏表示(use non-parametric-bayesian-dictionary-learning-for-sparse-image-representations)
Gaussian_processes
- This is a very useful Gaussian processes in Bayesian modeling manual for matlab toolbox. The corresponding souce codes can be download from the GPstuff site.
slipBERI-master
- slipBERI是一个基于matlab的滑动分布反演程序，它利用大地测量数据（InSAR/GNSS）求解地震滑动。(slipBERI is a matlab slip inversion code, that uses geodetic data (InSAR/GNSS) to solve for earthquake slip at depth in a Bayesian sense. The primary purpose of this function is to incorporate