莱斯分布

利用Matlab对莱斯分布和Nakagami分布的统计特性进行了简单分析，通过仿真它们的概率密度函数（PDF）和累积分布函数（CDF）图形，得出相关结论。

布谷鸟搜索算法，以莱维飞行为基础，是一种新兴的优化技术，模拟鸟类觅食路径的效率。该算法通过模仿鸟类飞行中的食物搜索策略，有效地解决了复杂优化问题。

绘制庞加莱截面图的程序。首先利用solveLor.m计算出一系列点，然后将这些点代入Poincare_section程序来绘制庞加莱截面。观察Poincare截面上的点的分布可以判断系统是否表现出混沌现象：当Poincare截面上只有一个不动点或少数离散点时，系统运动呈周期性；当Poincare截面呈现封闭曲线时，系统运动呈准周期性；当Poincare截面上点呈现成片的分形结构时，系统呈现混沌运动。

贝叶斯公式描述了事件在已知条件下发生的概率。朴素贝叶斯是一种机器学习算法，它假设特征在给定类的情况下相互独立。

布莱克-斯克尔斯-默顿期权定价模型（Black-Scholes-Merton Option Pricing Model），通过MATLAB编程实现。

贝叶斯估计的思路挺的，属于那种一上手就能让人眼前一亮的类型。它不把概率当成现实中发生的频率，而是当成你对某件事的信心值——比如你觉得模型参数是多少，就可以用分布来表达。参数不再是死板的定值，而是有了“性格”的变量，你可以给它们分布，做推断，甚至算个区间，挺有弹性的。点估计、区间估计这些东西在贝叶斯里用起来顺手多了。如果你是搞机器学习、数据挖掘或者对概率建模感兴趣的前端或工程类选手，那这个资源还蛮值得一看。顺手放几个还不错的相关文章，比如状态估计的 Matlab 实现，或者是区间估计在 ANSYS 工程里的应用，都是实用的例子。建议你在用的时候注意一点，贝叶斯方法虽然灵活，但计算量也不小，尤其是

贝叶斯项目反应建模其实挺有意思的，主要就是运用贝叶斯统计方法对项目反应数据进行建模。它背后的核心理论是项目反应理论（IRT），广泛应用于教育评估和心理测量领域。知道，传统方法多依赖频率统计，而贝叶斯方法就显得比较灵活，它能结合先验信息和新数据来更新模型，适合不确定性。对于需要估计能力水平和测试题目特性的研究来说，贝叶斯方法的强大潜力不言而喻。你如果做这方面的研究，不妨看看 Jean-Paul Fox 的书《Bayesian Item Response Modeling: Theory and Applications》，里面详细了贝叶斯方法在项目反应建模中的应用，尤其适合社会与行为科学领域的研

利用Python语言，本项目抓取了京东平台欧莱雅洗面奶的评论信息，并对数据展开了多角度分析，最终借助Python的数据可视化工具呈现分析结果。

北卡罗莱纳州立大学统计学习小组（SLG） 2014 年秋季阅读清单包括《数据挖掘概论》和《机器学习概论》。这些书籍是免费的。 SLG 成员将举办 10 场演示，重点关注高级主题、演讲和数据可视化。演讲者可以得到指导，演示将被记录并分享（经演讲者同意）。 每个演示都将包括一个分析或模拟部分，附带可供所有成员使用的代码。演示还将提高成员的应用分析和编码技能。

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法。其核心假设是特征之间相互独立。 工作原理: 计算先验概率: 基于训练数据计算每个类别出现的概率。 计算似然概率: 针对每个特征，计算其在每个类别中出现的概率。 应用贝叶斯定理: 利用先验概率和似然概率，计算给定特征向量下样本属于每个类别的后验概率。 选择最大概率类别: 将后验概率最大的类别作为预测结果。 优点: 易于理解和实现 计算效率高 对于小规模数据集和高维数据表现良好 缺点: 特征独立性假设在现实中往往不成立 应用场景: 文本分类 垃圾邮件过滤 情感分析