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mcmc_gibbs_intro
- 对马尔科夫链蒙特卡洛模拟和吉布斯采样的一个介绍文章，对了解这些方法非常有用！-We focus here on Markov Chain Monte Carlo (MCMC) methods, which attempt to simulate direct draws from some complex distribution of interest. MCMC approaches are so-named because one uses the previous sample
Gibbs
- MCMC（马尔科夫链蒙特卡洛）中对于高斯分布的Gibbs采样算法-MCMC Gibbs Sampler
gibbs.met_1.1-3.tar
- 马尔可夫链蒙特卡洛算法，由R语言实现，是在Gibbs采样中每步利用Metropolis采样。程序非常清晰，是理解MCMC的好东西-Naive Gibbs Sampling with Metropolis Steps
version2
- 实现基于蒙特卡洛算法的rb粒子滤波，带有再采样步骤，针对强非线性系统，有较好的效果。-Rb-based Monte Carlo algorithm to achieve particle filter with re-sampling step, for the strongly nonlinear systems, there are good results.
1124345436765564
- 粒子滤波(PF: Particle Filter)的思想基于蒙特卡洛方法(Monte Carlo methods)，它是利用粒子集来表示概率，可以用在任何形式的状态空间模型上。其核心思想是通过从后验概率中抽取的随机状态粒子来表达其分布，是一种顺序重要性采样法(Sequential Importance Sampling)。简单来说，粒子滤波法是指通过寻找一组在状态空间传播的随机样本对概率密度函数 进行近似，以样本均值代替积分运算，从而获得状态最小方差分布的过程。这里的样本即指粒子,当样本数量N→
mengtekaluo
- 对蒙特卡洛算法进行了详细的叙述讲解，包括简单随机抽样、离散系统模拟、连续系统的模拟、蒙特卡洛的应用等-Of the Monte Carlo algorithm is described in detail explanations, including simple random sampling, discrete system simulation, continuous system simulation, the application of Monte Carlo
bootgmregress
- 自举是一种由重采样估计，独立和（蒙特卡洛重采样）等概率设置一个单一的数据统计变化的一个途径。允许的措施估计那里的潜在分布是未知的或者样本量很小。他们的结果与这些分析方法的统计特性相一致。 在这里，我们使用非参数逼近。非参数引导更简单。它不使用该模型的结构，建造人工数据。矢量[易西]是重采样，而不是直接与replecement。这些参数是从这些对构建。 二，回归模型时，应使用在回归方程中的两个变量是随机的，会有错误的，即不是由研究者控制。模式，我用普通最小二乘回归低估了变量之间的错误时，
PF2
- 基于序贯蒙特卡洛采样的粒子滤波程序，主要实现机动目标的跟踪，并给出噪声分析-target Tracking based on SMC PF
pf
- 一个采用蒙特卡洛序贯重要性采样的简单的例子滤波源代码-A sequential importance sampling using Monte Carlo simple example filter source code
particleplusplus
- 一个C++粒子滤波模板 粒子过滤器或连续的蒙特卡洛方法需要在每次迭代中采样大量的粒子。这使得它在MATLAB仿真特别慢。因此，为速度的缘故，需要执行的是可取的。此模板提供了一些有用的为用户模拟粒子过滤器的+ +类。- This template provides some useful C++ classes for users to simulate particle filters. We try to use the STL as much as possible to provide
MTKLjcxhyanz
- NTKL法可以同时检测光谱异常点、参考数据异常点及其他们共同的异常点，该方法的基本思路是基于蒙特卡洛采样，随机将样本集划分为校正集与预测集，用校正集建模，并对没参与建模的样本进行预测误差计算，进行几千次这样随机采样，每个样本点都可得到其预测误差分布。如果奇异样本在校正集中，整个模型的质量将受到影响；相反，如果奇异样本在预测集中，仅此样本的预测结果受到影响。-NTKL method can simultaneously detect abnormal spectrum and abnormal r
peifou
- 从先验概率中采样，计算权重，一种流形学习算法（很好用），用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述。- Sampling a priori probability, calculate the weight, A fluid manifold learning algorithm (good use), Monte Carlo simulation method of calculating the American option price and basic descr iptio
teigan_v49
- 从先验概率中采样，计算权重，多抽样率信号处理，用蒙特卡洛模拟的方法计算美式期权的价格以及基本描述。- Sampling a priori probability, calculate the weight, Multirate signal processing, Monte Carlo simulation method of calculating the American option price and basic descr iption.
FullBNT-1.0.4
- 创建你的第一个贝叶斯网络 手工创建一个模型 从一个文件加载一个模型 使用 GUI 创建一个模型 推断 处理边缘分布 处理联合分布 虚拟证据 最或然率解释 条件概率分布 列表（多项式）节点 Noisy-or 节点 其它（噪音）确定性节点 Softmax（多项式 分对数）节点 神经网络节点 根节点 高斯节点 广义线性模型节点 分类 / 回归树节点 其它连续分布 CPD 类型摘要 模型举例 高斯混合模型 PCA、ICA等 专家系统的混合 专家系统的分等级混合 QMR 条件高斯模型 其它混合模型 参数学
HCS_LHS
- Matlab 蒙特卡洛和拉丁超立方采样比较(Comparison of Matlab Monte Carlo and Latin hypercube sampling matlab)