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GA-RBFM2方案1.rar - 用GA优化的RBF神经网络,可用于参数反演,2020-01-12 12:25:21,下载14次
PSOBP.rar - 用量子BP神经网络与PSO结合的参数反演,2020-01-12 12:22:55,下载18次

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montecarlo.rar - 此文件包括蒙特卡罗方法的基本思想及应用,有很多MATLAB实例,是学习蒙特卡罗方法的很好资料。没有解压密码
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MCMC-Bayesian-(2).zip - 一篇硕士学位论文,对贝叶斯中的mcmc方法论述得比较清楚
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mg2D.rar - 二维贝叶斯反演方法的实现matlab代码,包含地质统计学知识
2dgaussian.zip - 汽车高斯曲面拟合 --- 2程序,以适应到表面二维高斯: 子= A *的进出口( -((西为X0)^2/2/sigmax^2 +(艺Y0的)^2/2/sigmay^ 2)。。)+ b的 这些例程是自动在某种意义上说,他们并不需要出发对模型参数的猜测规范。 autoGaussianSurfML(十一,彝,子)适合通过对模型参数的最大似然(最小二乘)。它首先计算了该模型在许多可能的参数值,然后选择最佳质量设置和细化与lsqcurvefit它。 autoGaussianSurfGS(十一,彝,紫)的估计,通过指定数据的贝叶斯生成模型,然后采取通过从模型吉布斯抽样样本后ofthis模型参数。这种
bayesian_regression.rar - 贝叶斯回归是一个很好的回归模型。相对与其他模型,贝叶斯回归可以避免因为模型过简单或者过复杂而产生的拟合不足和过拟合的问题。
hingkun_v52.zip - 包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析,BP神经网络用于函数拟合与模式识别,最小二乘回归分析算法。
ex1.zip - 贝叶斯方法一篇比较科普的中文介绍可以见pongba的平凡而神奇的贝叶斯方法: http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/,实际实现一个贝叶斯分类器之后再回头看这篇文章,感觉就很不一样。 在模式识别的实际应用中,贝叶斯方法绝非就是post正比于prior*likelihood这个公式这么简单,一般而言我们都会用正态分布拟合likelihood来实现。
R001.m.zip - 贝叶斯回归分析,以二维图像线性拟合为例,解决过度拟合问题
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dfnn.rar - 一种动态模糊神经网络源码,是标准五层结构的动态模糊神经网络,该模糊神经网络的结构基于扩展的径向基神经网络,在功能上等价于TSK模糊系统。
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BayeK2.zip - 贝叶斯网络学习算法――k2算法,包括对贝叶斯网络结构的学习,最后生成网络
HCgai.zip - 贝叶斯网络结构学习爬山算法的改进方法,更准确
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shenjingwangluo.rar - 可自由选择贝叶斯正则化算法或者是L-M 优化算法的神经网络matlab代码

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