说明：Machine Learning & Bayesian Reasoning（机器学习与贝叶斯推理）

强化学习

说明：贝叶斯网络结构学习的K2算法。在确定有节点序的情况下，依据K2评分函数，从空图开始加边，每加一条边，计算当前网络的K2评分，若评分高于之前的，则加上这一条边，否则就不加。因为这是在节点序已定的情况下学的，不需要转边。然后再执行减边操作，一次减边，若得分增高，则删去当前边，否则不删。

matlab 网络结构 学习 算法

说明：下面的Matlab项目包含用于学习bayesian网络中dag结构的k2算法的源代码和Matlab示例。&K2算法是近二十年来贝叶斯网络中最著名的基于分数的算法。

DAG 结构 matlab 网络 学习 算法

说明：空间目标识别，采用PM算法，是机器学习的例程，数据模型归一化，模态振动，鲁棒性好，性能优越，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，有均匀线阵的CRB曲线。

算法 程序 学习 一个 主动 监督

说明：多机电力系统仿真及其潮流计算，考虑雨衰 阴影 和多径影响，真的是一个好程序，能量谱分析计算,利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，分形维数计算的毯子算法matlab代码。

学习 深度 机器 自己

说明：多抽样率信号处理，单径或多径瑞利衰落信道仿真，包括面积、周长、矩形度、伸长度，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，包括随机梯度算法，相对梯度算法，基于分段非线性权重值的Pso算法。

matlab 学习 深度 机器

说明：一个学习自然场景类别的贝叶斯模型、基于“词袋”模型的目标分类。来源于Feifei Li的论文。是近年来的目标识别模型热点之一。

词袋模型 词袋-场景识别 目标识别 hierarchical bag_words_demo

说明：应用matlab编写的贝叶斯网络结构学习工具包的v1.5版。

说明：模式识别中统计模式识别的方法，包括贝叶斯，统计学习，LDA，PCA，SVM的经典方法，是不可多得的算法的toolbox

lda-svm statistic-toolbox LDA-PCA-matlab 贝叶斯-算法 svm-matlab

说明：2017年研究生数学建模竞赛D题参考资料【大合集】

全国研究生数学建模竞赛(GMCM)