C++库biips：一个用于交互粒子系统的贝叶斯推理的序贯蒙特卡洛matlab代码

序贯蒙特卡洛matlab代码比比斯 版本：0.11.0 上次修改时间：2017-01-31 维护者： 执照：GPL-3 网站： Biips是用于与相互作用的粒子系统（也称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法）进行贝叶斯推理的通用软件。 由于其自动的“黑匣子”推理引擎，它旨在将这些方法的使用推广给非统计学家和学生。 它借鉴了BUGS / JAGS软件，该软件广泛用于贝叶斯统计，具有图形模型的统计建模以及与描述相关的语言。 语境 贝叶斯推断包括在给定一组观测值的情况下，近似未知参数相关的条件概率定律。 以上述公式为基础，可以解决许多问题，例如非监督分类，过滤等。 潜在概率定律虽然对于一般情况无法通过分析方式进行计算，但是可以使用蒙特卡洛·马尔可夫链（MCMC）方法进行近似。 由于BUGS软件和WinBUGS图形界面，这些方法在贝叶斯推理中很受欢迎。 由于最近的研究成果不断涌现，因此与经典的MCMC方法相比，基于粒子的交互算法（又称为顺序蒙特卡洛（SMC）方法，其中最常见的实现是粒子滤波器）被证明具有优越的性能。 此外，交互粒子算法非常适合于动态估计问题，例如在过滤，跟踪或分类问题中遇到的问题。 它