说明：特征之间非独立的有监督朴素贝叶斯分类算法。参数估计，输入训练集和测试集，得到分类结果和分类准确率

训练集-测试集 朴素贝叶斯 贝叶斯训练 分类-测试-matlab 贝叶斯分类-matlab

说明：贝叶斯网络的matlab实现。可以创建贝叶斯网络、训练模型，以及实现统计推理。这里是最新的1.0.4版

贝叶斯模型 贝叶斯-推理 fullbnt-1.0.4 贝叶斯 贝叶斯训练

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正 则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯正则化算法 trainbr BP

说明：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力。在本例中，将采用两种训练方法，即L-M优化算法（trainlm)和贝叶斯正则化算法（trainbr),用以训练BP网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

贝叶斯拟合 trainbr BP数据拟合 Trainlm data-fit-matlab

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。 在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯正则化算法（trainbr），用以训练 BP 网络，使其能够拟合某一附加有白噪声的正弦样本数据。

Trainlm BP-noise 贝叶斯正则化 L-M优化bp

说明：这个有中文注释，看得明白，包括主成分分析、因子分析、贝叶斯分析，BP神经网络的整个训练过程。

BP 神经网络 BP神经网络 成分分析 因子分析 贝叶斯分析

说明：采用贝叶斯正则化算法提高 BP 网络的推广能力。在本例中，我们采用两种训练方法，即 L-M 优化算法（trainlm）和贝叶斯。

贝叶斯正则化算法 BP网络 L-M算法 trainlm 贝叶斯

说明：半监督学习matlab代码程序，训练集测试集代码，优化半监督svm 朴素贝叶斯 等等

半监督学习 半监督Svm 朴素贝叶斯

说明：采用贝叶斯正则化算法提高BP网络的推广能力,采用两种训练方法。

贝叶斯正则化算法 BP网络

说明：部分实现了追踪测速迭代松弛算法，matlab开发工具箱中的支持向量机，主要是基于mtlab的程序，通过反复训练模板能有较高的识别率，利用贝叶斯原理估计混合logit模型的参数，BP神经网络用于函数拟合与模式识别，FIR 底通和带通滤波器和IIR 底通和带通滤波器。

贝叶斯工具箱