matlab2016a贝叶斯工具箱,matlab贝叶斯工具箱

matlab贝叶斯工具箱是由Kevin Murphy开发的编程学习工具，该工具采用MATLAB语言编制，可实现贝叶斯网络结构学习、参数学习、推理和构建贝叶斯分类器，此工具箱在贝叶斯学习编程方面非常灵活。通过Matlab神经网络工具的一些命令组合，可以轻易实现贝叶斯神经网络工具箱的功能！需要的朋友快来本站下载吧！

matlab贝叶斯工具箱简介

matlab贝叶斯工具箱是一款可以帮助用户实现代码数据可视化的插件工具，对于“matlab”来说，分析数据、计算数据、算法分析、代码开发等都是非常方便的，其内置的数据分析工具非常丰富，在多个行业中都可以实现最快的数据分析功能，当您想要将正在分许的数据类型转换为可视化的网格分析方案时，就可以下载这款多功能的“matlab贝叶斯网络工具箱”他可以帮助您将数据转换为更加容易理解的数据类型，让您在编辑代码或者分许数据的时候可以更加方便!

Matlab的Bayes贝叶斯神经网络工具箱是Kevin Murphy开发的，最近一次的更新时间是在2007年，此工具的开发，得到了Intel员工的协助!采用MATLAB语言编制的贝叶斯网络工具箱(Bayesian Networks Toolbox,BNT)可实现贝叶斯网络结构学习、参数学习、推理和构建贝叶斯分类器，此工具箱在贝叶斯学习编程方面非常灵活。通过Matlab神经网络工具的一些命令组合，可以轻易实现贝叶斯神经网络工具箱的功能!

软件功能

Demonstrate EM for GTM.

这个脚本演示使用的EM算法拟合一维到二维的GTM采用最大似然数据。高斯内核的位置和传播的数据空间中示出在训练过程中

demglm2

问题由一二维矩阵的输入数据和分类数据向量是从T三高斯集群产生和softmax输出广义线性模型是使用迭代重加权最小二乘训练。生成的数据的情节连同由网络给出的分类阴影区域生成。

Demonstrate Bayesian regression for the RBF.

该问题包括一个输入变量x从高斯分布采样，和一个目标变量t所产生的计算罪(2 * * * *)和添加高斯噪声。线性输出RBF网络是由各向同性高斯正则化最小化误差平方和函数进行训练，使用缩放共轭梯度算法。的参数α和β的重新估计使用功能的证据。

Demonstrate sampling from Gaussian distributions.

提供了一个简单的例子demgauss of the generation of data from高斯分布。它的第一个样品从一维分布使用randn垫，然后被归一化直方图估计of the分配使用histp together with the true密度计算使用高斯。

demgauss然后demonstrates采样从高斯分布在两个维度。它创造了均值向量和协方差矩阵，然后垫轮廓恒定密度using the function of高斯。a sample of点drawn from this分布，获得using the function is on the 2006-S3，然后叠加的轮廓。

Demonstrate fitting a multi-valued function using a Mixture Density Network.

该问题由一个输入变量x和一个目标变量t与相等的时间间隔内的采样T产生的数据，然后生成目标数据，通过计算T + 0.3 *罪(2 * * * *)和添加高斯噪声。混合密度网络的混合物模型中的3个中心进行训练，最大限度地减少负对数似然误差函数使用缩放共轭梯度优化。

的条件的手段，混合系数和方差绘制为x的函数，并且也产生的全条件密度的等高线图。

Demonstrate simple classification using a multi-layer perceptron

问题由两尺寸从三高斯混合绘制输入数据：其中两个被分配到一个单一的类。与准牛顿优化算法训练的物流输出MLP与最优贝叶斯决策规则进行比较。

软件特色

捕捉异常信息

当一个程序抛出一个异常，是什么原因引起的错误信息是在mexception对象捕捉。如果你抓住异常之前，你的程序时，您可以访问的信息。你也可以创建mexception对象，你把代码中的异常。

抛出一个异常

检测使程序无法按预期完成或产生错误结果的情况，然后停止执行，并引发报告错误的异常。

响应异常

若要为特定条件适当处理异常，请用尝试/ catch语句捕获有关异常的信息，然后执行代码以处理情况。

概念

MATLAB应用中的异常处理

这是一个很好的编程实践，包括错误检查在您的程序，以确保在所有条件下的可靠运行。您可以决定您的程序如何响应不同类型的错误。

安装方法

本文以1.0.7版本工具箱安装为例。将解压后的工具箱拷贝至toolbox文件夹中(在matlab的安装目录)。获得matlab的安装目录可以在matlab窗口中键入如下命令：

本人电脑toolbox所在目录为：E:Program FilesMATLABR2014btoolbox，就将工具箱安装在此路径。

在工具箱中键入如下命令即可安装：

3、测试

在文件夹bnt中新建 test_BNT.m文件，在matlab命令窗口中输入：

可以看到如下结果即说明安装成功。

E:Program FilesMATLABR2014btoolboxFullBNT-1.0.7bnttest_BNT.m

使用说明

为你的实例创建不同的类别，将实例在不同的子文件夹的文件夹在您的工具箱。当你把你的工具箱文件夹包工具箱”对话框，创建一个demos.xml MATLAB文件描述你的例子，并以实例子文件夹名称为例的类别名称。或者，你可以创建你自己的demos.xml文件。的demos.xml文件允许收件人在帮助浏览器主页的底部补充软件链接访问你的例子。有关更多信息，请参见显示自定义示例。

为包工具箱的工具来识别应用程序，第一包应用到mlappinstall文件。为更多的信息，从MATLAB ToolStrip见包装应用。

为包工具箱工具识别自定义文档，包括INFO.XML文件来确定你的文档文件。如果你使用builddocsearchdb功能在包装你的工具箱建立文献数据库，可以包括生成的helpsearch子文件夹在你的工具箱。的INFO.XML文件和helpsearch文件夹允许接收者通过在帮助浏览器主页底部的链接访问你的文档的附加软件。有关更多信息，请参见显示自定义文档。

或者，您可以生成INFO.XML和helptoc.xml模板文件包工具箱”对话框。通过帮助浏览器访问你的文件，完整的文档模板，包括MATLAB路径INFO.XML。