圣克鲁斯大学

最小生成树算法中，克鲁斯卡尔算法是一种经典选择。详细解释了算法原理，并结合《算法导论》第二版的示例进行了实际演示，结果与书中一致。

这份数据集来自美国凯斯西储大学，专门用于开发和验证轴承故障诊断算法。

政治学课程的贝叶斯教材，用 R 写的代码，也比较清楚，适合刚上手的朋友。教材是神户大学柳井由纪老师整理的，虽然是日文授课，但内容系统，从基础概念到实际操作都有覆盖。你要是对政治数据感兴趣，或者想用 R 搞点实战项目，这份教材还挺值得一看。注意哦，PDF 直接在 GitHub 打开会乱码，建议按下[Raw]按钮下载本地看才正常。

本项目提供数据挖掘和搜索引擎相关研究，由 PUC 米纳斯吉拉斯联邦大学计算机科学课程创建。 使用说明：1. 运行 set-charset.bat 在系统环境中添加变量 JAVA_TOOL_OPTIONS2. 运行 scriptBDD/database.sql 创建数据库3. 在 IDE 中导入项目4. 确保连接数据库的数据正确（主文件）5. 运行项目 相关文档可参阅项目中：

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

解析2、假定两类协方差矩阵相等∑=∑1+∑2

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

本书帮助学生熟悉贝叶斯理论的基本概念，并使他们能够快速地使用贝叶斯计算工具进行数据分析。