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习从一个文件里加载数据从完整的数据中进行最大似然参数估计先验参数从完整的数据中（连续）更新贝叶斯参数数据缺失情况下的最大似然参数估计（EM算法）参数类型结构学习穷举搜索K2算法爬山算法MCMC主动学习结构上的EM算法肉眼观察学习好的图形结构基于约束的方法推断函数联合树消元法全局推断方法快速打分置信传播采样（蒙特卡洛法）推断函数摘要影响图/制定决策DBNs、HMMs、Kalman滤波器等等
2024/7/22 14:49:25
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该书已经绝版，高清版作为珍藏。
曾经教我贝叶斯网络的入门教程。
向张连海教授致敬。
本书是第一本系统论述贝叶斯网的基本理论、算法及其应用的中文专著。
内容包括概论论及贝叶斯网基本概念、贝叶斯网推理、贝叶斯网学习，以及贝叶斯网在中医中的应用四大部分。
曾经教我贝叶斯网络的入门教程。
向张连海教授致敬。
本书是第一本系统论述贝叶斯网的基本理论、算法及其应用的中文专著。
内容包括概论论及贝叶斯网基本概念、贝叶斯网推理、贝叶斯网学习，以及贝叶斯网在中医中的应用四大部分。
2024/7/6 6:17:27
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这是我研究生的一个作业，要用贝叶斯分类器去实现垃圾邮件的分类。
第一次是用c语言实现。
第二次用Java，并且用了哈希表，用以保证其计算速度
第一次是用c语言实现。
第二次用Java，并且用了哈希表，用以保证其计算速度
2024/6/19 10:37:45
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基于经典贝叶斯理论的图像分割，含有MATLAB代码，有训练数据和实验数据，还有相应的PPT详解。
发现可以设置积分了，把积分从50降到了5，所以联系方式删除了，就不私信给了。
发现可以设置积分了，把积分从50降到了5，所以联系方式删除了，就不私信给了。
2024/5/22 0:12:23
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贝叶斯方法是基于贝叶斯定理而发展起来用于系统地阐述和解决统计问题的方渚上用贝叶斯定理的方式依赖于一个统计学家如何看待“概率”的基本概念。
这些统计学家“推崇”概率为不确定性的度量，对于任何实际客体它将会被认定；
因此没有任何理由贝叶斯定理不在任何场合应用。
本书的主要内容包括贝叶斯立场、先验分布，后验分布及贝叶斯推断、常用分布、可靠性问题、经验贝叶方法、贝叶斯统计地应用、参考文献。
这些统计学家“推崇”概率为不确定性的度量，对于任何实际客体它将会被认定；
因此没有任何理由贝叶斯定理不在任何场合应用。
本书的主要内容包括贝叶斯立场、先验分布，后验分布及贝叶斯推断、常用分布、可靠性问题、经验贝叶方法、贝叶斯统计地应用、参考文献。
2024/5/18 18:20:37
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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