【双曲线欠采样和概率基准】双曲线欠采样滤波器去除关键绩效指标（KPIs）的噪声研究（Matlab代码实现）

最新推荐文章于 2025-12-03 18:56:30 发布

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#matlab #机器学习 #人工智能

本文探讨了双曲线欠采样滤波器在去除关键绩效指标（KPIs）噪声中的应用，以及如何结合相关向量机估计概率基准，以识别改进机会。通过纳米金融数据集的实例展示了这种方法的有效性。同时提供了Matlab代码实现的BayesianLogisticRegressionwithRVM算法。

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📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁

目录

💥1 概述

📚2 运行结果

🎉3 参考文献

🌈4 Matlab代码实现

💥1 概述

【双曲线欠采样和概率基准】双曲线欠采样滤波器去除关键绩效指标（KPIs）的噪声研究

双曲线欠采样和概率基准，双曲线欠采样滤波器去噪变量，相关向量机估计概率基准，基准是标准，可以帮助识别可改进的机会。本文在嘈杂的数据集中执行概率基准的两步估计：

(i) 双曲线欠采样滤波器去除关键绩效指标（KPIs）的噪声，

(ii) 相关向量机使用去噪的KPIs估计概率基准。该方法的实用性通过对纳米金融+数据库的应用进行了说明。

双曲线欠采样和概率基准在去除关键绩效指标（KPIs）噪声方面发挥着重要作用。双曲线欠采样滤波器是一种有效的去噪工具，能够有效地去除KPIs中的噪声，从而提高数据的准确性和可靠性。与此同时，相关向量机则能够使用去噪后的KPIs来估计概率基准，这一基准可以作为标准，帮助我们识别出可改进的机会。

本文针对嘈杂的数据集进行了概率基准的两步估计。首先，我们使用双曲线欠采样滤波器去除KPIs的噪声，确保数据的清晰度和准确性。其次，我们利用相关向量机来估计概率基准，从而找出潜在的改进机会。通过对纳米金融+数据库的应用，我们验证了该方法的实用性和有效性。

综上，双曲线欠采样和概率基准的结合为我们提供了一种强大的工具，可以帮助我们去除噪声、提高数据质量，并且发现潜在的改进机会。这对于各种领域的数据分析和决策都具有重要意义。

📚2 运行结果

部分代码：

function [w,Smat,alpha,loglik]=BayesLogRegressionRVM(phi,c,w,alpha,opts)
%BAYESLOGREGRESSIONRVM Bayesian Logistic Regression with the Relevance Vector Machine
%[w,Smat,alpha,loglik]=BayesLogRegressionRVM(phi,c,w,alpha,opts)
% Bayesian Logistic Regression
%
% Inputs:
% phi : M*N matrix of phi vectors on the N training points
% c : N*1 vector of associated class lables (0,1)
% w : initial weight vector
% alpha : initial regularisation vector
% opts.HypUpdate : 1 for EM, 2 for Gull-MacKay
% opts.HypIterations : number of hyper parameter updates
% opts.NewtonIterations : number of Newton Updates
%
% Outputs:
% w : learned posterior mean weight vector
% Smat : posterior covariance
% alpha : learned regularisation vector
% loglik : log likelihood of training data for optimal parameters
import brml.*
s=2*c(:)-1; [M, N]=size(phi);
for alphaloop=1:opts.HypIterations
   for wloop=1:opts.NewtonIterations % Newton update for Laplace approximation
       sigmawh = aux_sigma(s.*(phi'*w));
       gE=alpha.*w; J=zeros(M);
       tmp=zeros(N,1);
       for n=1:N
           gE = gE-(1-sigmawh(n))*phi(:,n).*s(n);
           J = J + sigmawh(n)*(1-sigmawh(n))*phi(:,n)*phi(:,n)';
       end
       Hess= diag(alpha)+ J;
       w = w-inv(Hess)*gE;
   end
   Smat = inv(Hess);
   L(alphaloop)=-0.5*w'*diag(alpha)*w+sum(log(aux_sigma(s.*(phi'*w))))-0.5*aux_logdet(Hess)+0.5*sum(log(alpha));
   switch opts.HypUpdate
       case 1
           alpha = 1./(w.*w+diag(Smat)); % EM update
       case 2
           alpha = min(10000,(ones(M,1)-alpha.*diag(Smat))./(w.*w)); % MacKay/Gull update
   end
   if opts.plotprogess
       subplot(1,3,1); plot(L); title('likelihood');
       subplot(1,3,2); plot(log(alpha)); title('log alpha');
       subplot(1,3,3); bar(w); title('mean weights');drawnow
   end
end
loglik=L(end);