莫尔斯电码

介绍了一种利用Arduino和Matlab实现的实时莫尔斯电码转换系统。该系统解决了以往莫尔斯电码听力训练器无法实时输出键盘输入的问题，通过串口通信将Matlab与Arduino连接，实现键盘输入的信号实时转换为莫尔斯电码并通过扬声器输出。该系统可用于莫尔斯电码学习、人机交互、业余无线电等领域。

TDAmapper是一个R包，利用离散莫尔斯理论通过Mapper算法进行拓扑数据分析。这种方法由G.辛格、F.莫莫利和G.卡尔森在2007年基于点的图形会议上提出，分析高维数据集和识别3D对象。要安装稳定版本，请使用以下命令：install.packages(\"TDAmapper\", dependencies=TRUE)；要获取最新版本，可从Github安装：install.packages(\"devtools\");然后通过devtools::install_github(\"paultpearson/TDAmapper\")安装。在安装前，请根据您的操作系统准备必要的工具。

这是一个Matlab脚本，用于展示所有三个圆、所有主应力以及与莫尔圆相关的其他信息。

脚本mohr_calling是主控脚本，它使用函数mohr来绘制二维莫尔圆，展示主应力方向，并可绘制平面应力分布的角度。

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。

朴素贝叶斯算法是一种广泛应用于分类问题的机器学习算法。它基于贝叶斯定理，假设特征属性之间相互独立。朴素贝叶斯算法易于实现且计算效率高，适用于大数据集的分类任务。

假设我们有 k 个总体，分别记为 $G_1, G_2,..., G_k$，每个总体都有其对应的概率密度函数 $f_1(x), f_2(x), ..., f_k(x)$，以及先验概率 $p_1, p_2, ..., p_k$。 对于一个新样本 x，我们想要判断它属于哪个总体。根据贝叶斯定理，我们可以计算后验概率： $$P(G_i|x) = frac{p_i f_i(x)}{sum_{j=1}^{k} p_j f_j(x)}, i = 1,2,...,k$$ 其中： $P(G_i|x)$ 表示给定样本 x 的情况下，样本属于总体 $G_i$ 的概率。 $f_i(x)$ 表示样本 x 在总体

详细介绍了贝叶斯网络在各个领域的广泛应用及其重要性。从基础理论到实际案例，全面探讨了贝叶斯网络的运作机制和优势。

贝叶斯网络概述与核心概念####标题解读：《学习贝叶斯网络》这本由Richard E. Neapolitan撰写的书籍是贝叶斯网络统计学方法的重要著作。它不仅适用于统计学专业的学生，也是数据挖掘和机器学习领域研究者们的宝贵资源。 ####描述分析：贝叶斯网络全景本书全面介绍了贝叶斯网络的基础理论及其应用。对于从事数据挖掘或相关领域的学习者来说，《学习贝叶斯网络》是一本不可或缺的参考书籍。其内容详实、案例丰富，有助于读者深入理解贝叶斯网络的基本原理以及如何将其应用于实际问题中。 ####关键知识点详解#####基础概率论- 概率函数与空间：书中首先介绍了概率论的基础知识，包括概率函数的定义、概率