随机过程

随机过程微机作业提供详细的MATLAB代码和解释文字，通过改写优化以确保独特性。

贝叶斯滤波是一种基于贝叶斯公式的随机过程滤波方法，用于估计系统的状态。其核心思想是利用先验信息和观测数据，通过贝叶斯公式更新对系统状态的后验概率分布。

如果你对随机过程感兴趣，或者正在做相关的研究，这份资源蛮适合你的。内容主要是对现有的随机现象进行和，文本是英文原版，理论和实践结合得比较好。这个资源虽然是英文版的，但它的深度和全面性都挺不错，学起来也不太困难，关键是有用。 这个资源对你理解一些复杂的随机现象有大的，尤其是如果你是做数据、机器学习或者概率论相关的工作，都会觉得它实用。就像我之前在做一些算法调优的时候，偶尔查阅了一下这些内容，真的是给力。 推荐给你，是如果你正在找一些新的理论参考，或者有些实践问题需要。，挺有参考价值的，不管是自学还是工作中都可以利用得上。

这是一个简单的随机过程问题，利用Matlab编写代码模拟马尔可夫链。

随着技术的进步，随机数学中的刘次华版本已经开始展示其马尔可夫过程的特性。

在当前文件中，将高斯过程转换为非高斯过程的方法基于基于矩的Hermite变换模型(MBHTM)，并使用三次变换。在[1]中已经描述过，但我主要依靠[2]来实现代码。非高斯性由目标偏度和目标峰度引入。但是，转换仅适用于偏度和峰度的有限范围（有关更多详细信息，请参见[2]）。 -----------包括3个.m文件： - MBHTM.m这是生成非高斯过程的主要函数- Example.m这是示例文件-在Example.m文件中使用的fitDistEtienne.m。它的灵感来自于matlab函数fitdist。 -----------这是脚本的第一个版本，因此，很快就会有一些变化。我没有进行任何新的

这是一个利用MATLAB App Designer开发的随机点名系统。该系统使用简单的界面设计，能够读取预设的姓名列表，并随机选择一个姓名显示。它涵盖了MATLAB App Designer的基本应用，包括参数传递、文本框内容设置以及状态指示灯的应用。这个工具适合教育和培训场景，为教师和培训师提供了一种便捷的随机点名解决方案。

随机森林算法是一种集成学习方法，由多棵决策树组成。它在分类和回归任务上表现出色，可以处理大规模数据集，并且易于并行化。该算法通过自助采样（bootstrap sampling）创建多个子集来训练多棵决策树，并在每个决策树的节点处随机选择特征，这样可以增加模型的泛化能力和准确性。随机森林算法的核心是构建多个决策树并进行组合，以获得最终的预测结果。构建单棵决策树时，采用有放回的抽样方法生成自助样本集，这意味着训练集中有些样本可能会被重复选择，而有些则可能一次也不被选中。这有助于提高模型在新数据上的泛化能力。在决策树的每个节点，随机森林算法会从全部预测变量中随机选择一部分作为候选变量，从中寻找最佳的

这是南京邮电大学工程数学教学中学编写的南邮通达概率统计与随机过程同步练习题第一章的内容。更多相关内容，请查看主页专栏。

编写存储过程以插入在指定时间段内生成的随机考勤记录，支持灵活时间段设置。