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  1. 贝叶斯在信号检测中的应用

  2. 描述贝叶斯在信号检测的应用 贝叶斯估计理论在图像处理领域有广泛的应用.结合图像去噪问题,讨论了贝叶斯最大后验概率估计技术,并 推导了信号的最小均方误差估计;在此基础上,提出了一种利用后验均值准则推导维纳滤波表达式的方法.
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2010-12-19
    • 文件大小:287744
    • 提供者:rodanny
  1. 贝叶斯推导贝叶斯推导pdf

  2. 贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推导贝叶斯推
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2011-04-19
    • 文件大小:111616
    • 提供者:shadowserver
  1. 粒子算法和贝叶斯估计

  2. 本文阐述了贝叶斯算法和粒子算法的相关理论概念,并伴随有相关的公式推导,最后做了比较.............
  3. 所属分类:电信

    • 发布日期:2011-05-05
    • 文件大小:145408
    • 提供者:lhc411316
  1. 贝叶斯理论的可靠性评估方法及在数控系统评估中的运用

  2. 数控系统故障概率符合威布尔分布如 果 以 威 布 尔 分 布 来 构 造 似 然 函 数 运 用 方 法 进行可靠性估计将涉及大量的积分运算 并且不便于选择合适的先验分布 为了减小计算工作量和提高评估效率将威布尔分布转化为指数分布 并取倒伽玛分布为先验分布采 用 先 验 矩 的 方 法 估 计 先 验 分布的超参数利用伽玛函数性质进行指数分布参数的估计并转化为威布尔分布特征寿命参数的点估计和区间估计进一步推导计算其他可靠性指标 给出数字实例证明该方法可行
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2012-06-22
    • 文件大小:248832
    • 提供者:hqxzcy
  1. 高斯牛顿算法推导解析

  2. 给出了高斯牛顿的推导过程,给出了解决最小二乘的两种具体解决方法。给出了由贝叶斯定理最优问题转化为非线性最小二乘问题的推导。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-07-23
    • 文件大小:140288
    • 提供者:yuanwang1986
  1. 基于贝叶斯的网络学习与理论推导

  2. 基于贝叶斯的网络学习与理论指导,学习贝叶斯工具箱和贝叶斯理论。
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2014-05-20
    • 文件大小:264192
    • 提供者:qq_15618989
  1. 机器学习之朴素贝叶斯简介

  2. 机器学习之朴素贝叶斯简介,介绍了 贝叶斯公式推导及算法的实现
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-06-12
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:guangzhan
  1. beast2, 基于抽样树的贝叶斯进化分析.zip

  2. beast2, 基于抽样树的贝叶斯进化分析 Beast 2 Beast 是一种基于分子序列MCMC的贝叶斯推理交叉平台程序。 它完全向根的方向推导,时间测量phylogenies使用严格或者松松的分子时钟模型推断出来。 它可以以作为一种重构phylogenies的方法,也是一
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2019-10-10
    • 文件大小:36700160
    • 提供者:weixin_38743506
  1. 贝叶斯ML阅读心得(前6节).pdf

  2. 这是我关于上一个资源《贝叶斯机器学习》的阅读心得,里面涵盖了每一章的核心思想概要,核心公式推导,以及一些个人的思考。希望得到大家的批评指正,也希望能与大家就专业问题展开讨论~
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2020-08-20
    • 文件大小:788480
    • 提供者:weixin_45307225
  1. 电子测量中的基奇PCA的贝叶斯网络分类器研究

  2. 1 引言   近几年来,贝叶斯网络已成为数据挖掘和知识发现中的一个主要工具,在分类、聚类、预测和规则推导等方面取得了良好的应用效果。从历史数据中学习贝叶斯网络可采用基于依赖分析的方法。   常用的有:用Polytree表示概率网的方法、从完全图删除边的方法等。这种方法需要进行指数级的CI测试以发现依赖关系,当结点集较大时,其计算效率低,所以大多数此类算法都假设结点有序;但这种假设可能会影响最后学习到的网络结构的正确性。对于稀疏网络和具有较大样本数据集的系统,这种方法非常有效。   针对基于
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-11-10
    • 文件大小:194560
    • 提供者:weixin_38731199
  1. 统计学习方法之朴素贝叶斯理解和代码复现

  2. 朴素贝叶斯 联合概率 P(A,B) = P(B|A)*P(A) = P(A|B)*P(B)将右边两个式子联合得到下面的式子: P(A|B)表示在B发生的情况下A发生的概率。P(A|B) = [P(B|A)*P(A)] / P(B) 直观理解一下这个式子,如下图,问题A在我们知道B信息之后概率发生了变化(图片来自于小白之通俗易懂的贝叶斯定理(Bayes’ Theorem) 1.后验概率推导 ​ 朴素贝叶斯条件:向量X的每一个特征项是独立同分布,这个条件过于宽泛,但是为了计算简便,我们尝试使用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-22
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38741759
  1. 基于演化贝叶斯网络的流数据预测方法

  2. 在大数据时代,传感器网络,社交网络,互联网等不断且快速地生成大量数据。从大数据流中学习知识是一项重要任务,因为它可以支持在线决策。 预测是有用的学习任务之一,但是固定模型通常不能很好地工作,因为数据分布会随时间而变化。 本文提出了一种基于演化贝叶斯网络的流数据预测方法。 贝叶斯网络模型是基于高斯混合模型和EM算法来推导的。 为了支持基于流数据的演化模型结构和参数,提出了一种演化爬山算法,该算法基于到达新数据时分数度量的增量计算。 实验评估表明,该方法是有效的,并且优于流式数据预测的其他流行方法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-06
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38737283
  1. 基于状态混合模型的单目标跟踪贝叶斯估计

  2. 本文提出了一种基于状态混合模型理论的单目标跟踪贝叶斯算法。 与现有方法相比,该算法旨在推导所有测量的似然函数。 鉴于此,进一步提出了一种解析贝叶斯算法。 此外,在动力学和测量模型的线性高斯假设下,提出了一种封闭形式的解决方案。 我们的研究证明了该方法在单目标检测和跟踪中的有效性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-05
    • 文件大小:507904
    • 提供者:weixin_38725623
  1. 基于贝叶斯非局部平均滤波的超声图像斑点噪声抑制算法研究

  2. 超声成像是现代医学影像学最重要的诊断技术之一。然而,由于乘性斑点噪声的存在,使得超声成像的发展受到了一定的限制。针对这种问题,提出了一种贝叶斯非局部平均滤波算法的改进策略。首先,运用贝叶斯公式推导出适应于超声图像斑点噪声模型的非局部平均滤波器,由此引出了两种图像块之间距离计算的方式——Pearson 距离和根距离。其次,为了减轻计算负担,在非局部区域中选取相似图像块时采用图像块预选择的方式来加速算法。另外,根据多次实验,总结出了一种滤波参数 h 和噪声方差的关系,实现了参数的自适应。最后,利用
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-01
    • 文件大小:1031168
    • 提供者:weixin_38752897
  1. 签名网络中社区建模和检测的贝叶斯方法

  2. 人们对探索具有正向和负向链接的签名网络的兴趣与日俱增,因为它们比未签名的网络包含更多的信息。 作为签名网络分析的基本问题,社区检测和符号(或态度)预测仍然是主要挑战。 为了解决这些问题,我们提出了一种生成贝叶斯方法,其中:1)提出了一种带符号的随机块模型,通过明确地表示从一个随机的符号链接的密度和受挫程度的分布,来描述带符号网络的社区结构。 2)通过理论推导用于参数估计的变分贝叶斯EM和用于模型选择的基于变分的近似证据,提出了一种模型学习算法。 通过与合成网络和现实网络中的最新方法进行比较,所提
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-24
    • 文件大小:332800
    • 提供者:weixin_38659622
  1. 基于MAP估计和广义高斯MRF的SAR图像边缘比率检测方法(英文)

  2. SAR图像极低的信噪比以及乘性噪声给SAR图像的边缘检测带来了较大的困难。提出了一种针对SAR图像边缘的自适应贝叶斯检测方法。该方法利用广义高斯马尔可夫随机场作为局部均值的先验概率分布模型,利用贝叶斯准则推导了局部均值的最大后验概率估计。广义高斯马尔可夫随机场模型参数估计和局部均值估计采用联合迭代技术进行求解。边缘检测器的参数采用接收机操作性能曲线和卡方检验进行选择。基于实测SAR数据的仿真实验结果表明,本文的边缘检测算子是有效的,并优于已有的SAR图像边缘检测算子。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-21
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:weixin_38565818
  1. 基于贝叶斯推理的激光光斑漂移特性

  2. 针对激光光斑漂移受多种干扰因素影响,测量准确性难以估计的问题,提出了基于贝叶斯推理的光斑漂移特性分析方法。在对贝叶斯定理进行严格推导、激光基模光斑特性进行分析、测量噪声对理想光斑漂移影响分析的基础上,构建了完善的基于贝叶斯推理的光斑漂移特性数学模型,对相关参数进行了严格的推导。仿真结果和理论分析符合较好,该方法可用于评估环境(热效应、环境振动和空气扰动)因素对激光漂移的影响程度。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38537777
  1. 基于非参数贝叶斯遥感影像超分辨率的改进算法

  2. 为了提高遥感影像的空间分辨率, 将用于自然影像超分辨率重建的非参数贝叶斯字典学习模型引入到遥感影像处理领域, 提出了一种基于非参数贝叶斯和纹理分块的单幅遥感影像超分辨率重建的改进方法。该方法利用Beta-Bernoulli process进行字典学习, 建立字典元素和各参数的概率分布模型, 并使用Gibbs抽样计算其后验分布。最后, 在重构时先将影像块分为平滑块和非平滑块两种类型, 对非平滑块利用高分辨率字典的后验分布及低分辨率影像块的稀疏系数重建出高分辨率遥感影像, 而对平滑块仅采用双三次卷积
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:7340032
    • 提供者:weixin_38748718
  1. 基奇PCA的贝叶斯网络分类器研究

  2. 1 引言   近几年来,贝叶斯网络已成为数据挖掘和知识发现中的一个主要工具,在分类、聚类、预测和规则推导等方面取得了良好的应用效果。从历史数据中学习贝叶斯网络可采用基于依赖分析的方法。   常用的有:用Polytree表示概率网的方法、从完全图删除边的方法等。这种方法需要进行指数级的CI测试以发现依赖关系,当结点集较大时,其计算效率低,所以大多数此类算法都假设结点有序;但这种假设可能会影响学习到的网络结构的正确性。对于稀疏网络和具有较大样本数据集的系统,这种方法非常有效。   针对基于依赖
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:248832
    • 提供者:weixin_38743968
  1. 从朴素贝叶斯到N-gram语言模型_CodingPark

  2. 从朴素贝叶斯到N-gram语言模型 文章介绍 在本文中你将会学到朴素贝叶斯是什么、朴素贝叶斯有什么应用、实际工程上的小技巧等 N-grame是什么、它比朴素贝叶斯好在哪里等 目录 朴素贝叶斯 N-gram语言模型 两个实例代码 朴素贝叶斯 引言 贝叶斯公式 + 条件独立假设 = 朴素贝叶斯 贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来。因此,学习贝叶斯方法,是研究自然语言处理问题的一个非常好的切入口。 联合概率公式
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-20
    • 文件大小:222208
    • 提供者:weixin_38502814
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