稀疏贝叶斯软件与手册

最新推荐文章于 2025-06-16 09:24:49 发布
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SparseBayes Software & Brochure


Downloads — SparseBayes Software & Brochure

A visualisation of the sparse Bayesian prior

Overview

Our free SparseBayes predictive modelling software (for Matlab®) is available for download.

A copy of our information brochure is also available.

SparseBayes Software

Vector Anomaly has made available a free Matlab®-based implementation of the "sparse Bayesian" predictive modelling algorithm:SparseBayes.

For more technical information on the SparseBayes model and algorithm, please visit the dedicated webpage atwww.relevancevector.com.

The current SparseBayes release is Version 2.0, and is available as either a Windows-friendly ".zip" or Unix-friendly ".tar.gz" archive package via the below links. The package comprises a library ofMatlab® routines to implement the underlying model, a demonstration script and a user manual.

Note that the SparseBayespackage for Matlab® is free software, distributed byVector Anomaly subject to the GNU Public Licence, version 2. Please see the file "licence.txt" included with the distribution for details.

For information regarding the commercial licensing of a C++ library implementation ofSparseBayes, please contact us.

Information Brochure

Vector Anomaly Information Brochure

A web-friendly version of our information brochure (double-sided A4, tri-fold) may be downloaded here:

If you would like to receive a higher-quality printed version via post, feel free toemail us your address details.


来源：http://www.vectoranomaly.com/downloads/downloads.htm

资料：

Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine

http://www.miketipping.com/index.php?page=rvm
注：看了下sinc拟合效果好像并不好啊

稀疏贝叶斯学习
m0_68292878的博客
05-29 5543
稀疏贝叶斯学习（SBL）是贝叶斯统计优化算法中十分重要的一类，它是在贝叶斯理论的基础上发展而来的。现在贝叶斯学习技术已应用到信息的智能检索，数据挖掘等领域。SBL 算法首先将未知的待估计参数向量看作符合某种先验分布的随机向量，并根据以往对所求参数的知识，确定先验分布；然后根据样本信息，运用贝叶斯规则，计算后验概率分布；最后综合先验信息和后验概率，做出对未知参数的推断。研究人员通过对先验认知与试验样本的深入分析和建模，提出了不同模型的学习算法。其中基于相关向量机（RVM）的监督学习是最热门的方向之一。 .
稀疏贝叶斯matlab程序
05-30
本程序是matlab稀疏贝叶斯小程序，用于处理数据，进行数据稀疏化处理的参数型预测。
【SBL】稀疏贝叶斯学习模型Sparse Bayesian Learning
王斯的博客
07-14 1万+
理论学习 稀疏贝叶斯学习是由Tipping提出，并作为使用内核的机器学习方法，基于其优秀的分类和回归能力，SBL被广泛应用到很多研究领域。 进一步，不含有内核的SBL也被证明在稀疏信号恢复，稀疏表示和压缩感知方面具有优秀的结果。 在很多情况下，信号恢复可被认为是回归，因为它们的目标是最小泛化误差，因此，我们在做研究的时候，对影响因素X采用不含内核的SBL模型 稀疏信号恢复公式 表示N个样本的矩阵，并且每个样本皆有M个特征 代表目标变量 ϵ\epsilonϵ 表示白噪声 代表模型学习用来构成φ\v
压缩感知与稀疏编码：贝叶斯与相关向量机实践
最新发布
weixin_42465140的博客
06-16 1075
相关向量机（RVM）是一种基于贝叶斯理论的机器学习方法，主要用于回归和分类问题。RVM的核心思想是引入稀疏性到核方法中，通过贝叶斯推断选择性地将权重分配给较少数量的基函数，这些基函数被称为相关向量。RVM通过最大化模型的边缘似然来确定模型参数和结构，这与支持向量机（SVM）采用的结构风险最小化原则有所不同。在RVM中，模型参数被视为随机变量，通常假定它们遵循高斯先验分布。通过这种方式，RVM不仅能够给出预测输出，还能够提供预测不确定性（预测方差）的估计。
稀疏贝叶斯（Sparse Bayesian Learning）
BiGmowang的博客
08-21 8191
在传统的贝叶斯统计中，参数的后验分布是通过贝叶斯公式计算得到的，其中包含了所有可能的参数值的概率分布。然而，在高维数据中，计算这样的分布是非常困难的，并且很容易导致过拟合。稀疏贝叶斯通过在先验分布中引入稀疏性的假设，使得只有部分参数对于数据的生成是非零的，从而减少了参数空间的搜索范围，提高了模型的效率。一种常见的稀疏贝叶斯方法是使用稀疏先验分布，例如拉普拉斯先验或者稀疏伽马分布，以促使参数中的大部分值趋近于零。这些方法在不同的问题领域和应用中具有广泛的应用，可以根据具体问题的需求选择适合的稀疏贝叶斯方法。
稀疏贝叶斯学习【Sparse bayesian learning】
WeisongZhao
08-17 1万+
参考文献：An Empirical Bayesian Strategy for Solving the Simultaneous Sparse Approximation Problem 传统图像恢复，例如用Gaussian 噪声模型+TV正则，使用的是固定参数，且对整个图像参数一致。 在压缩感知领域也是如此，（在图像恢复方面有正逆之分，例如稀疏采样MRI CT，利用压缩感知原理恢复出理想图像...
DCS系统运输与贮存规范：酉变换与稀疏贝叶斯学习应用
本文主要介绍了基于酉变换和稀疏贝叶斯学习的离格DOA估计技术在运输过程中的注意事项，适用于DCS(Distributed Control System)系统的设备，如和利时K系列。DCS系统设备在出厂调试后，需要经历包装、运输、贮存和开箱...
离格DOA估计：酉变换与稀疏贝叶斯学习在设备存储与开箱中的应用
"该文档是和利时K系列硬件手册的一部分，主要涵盖了设备的贮存和开箱注意事项，尤其强调了基于酉变换和稀疏贝叶斯学习的离格DOA估计技术的应用场景。" 正文: 在IT行业中，酉变换和稀疏贝叶斯学习是两个重要的数学...
基于酉变换和稀疏贝叶斯的离散DOA估计方法与设备存储管理
本章节主要讨论了基于酉变换和稀疏贝叶斯学习的离散方向-of-Arrival (DOA) 估计技术在运输和贮存过程中的应用，可能是在一个名为HOLLiASMACS-K的自动化控制系统中。HOLLiASMACS-K是和利时公司的一款产品，专为工业...
基于酉变换和稀疏贝叶斯的故障安全DOA估计与K-AOH01模块诊断
本文档主要讨论的是"预设故障安全值-基于酉变换和稀疏贝叶斯学习的离散方向-of-arrival (DOA) 估计"在和利时HOLLiASMACS-K系列控制器模块中的应用。HOLLiASMACS-K是和利时公司开发的自动化控制系统，它强调了系统的...
基于酉变换和稀疏贝叶斯的K-BUS02模块功能与特性概述
手册中的内容可能与实物设备存在一定程度的误差，但会定期更新和维护。HOLLiASMACS-K系列是和利时公司的核心产品，其名称和标志体现了品牌的商标权益。 总结来说，K-BUS02模块是HOLLiASMACS-K系统中的一个重要组成...
稀疏贝叶斯学习算法SBL-FM算法
12-21
稀疏贝叶斯学习算法SBL-FM算法，为博士论文中的代码实现
稀疏贝叶斯学习与相关向量机
02-23
Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine Michael E. Tipping 2001年的一篇早期资料，论述了贝叶斯框架下的回归与分类问题，并且结合了相关向量机方法进行学习。对于我们今天学习了解贝叶斯理论，SVM，依然有指导作用。
结构稀疏贝叶斯学习
04-20
挖掘时间相关性的结构贝叶斯学习算法代码。
kuaisu稀疏贝叶斯
07-11
将雷达回波信号写为如下稀疏形式： 其中 为基矩阵， 为待求系数列向量。 为服从均值为0，方差为 的加性高斯噪声。目标向量 为已知元素集，包含N个变量，即 。 若每个元素独立向量 的概率密度为： 这也是系数向量 的最大似然估计，为一个二范数的求解问题（稀疏性得不到保证）。
贝叶斯学习
11-09
贝叶斯学习的文档，作者讲述非常详细，内容非常全面，包括理论和大量实例
稀疏贝叶斯学习 1
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稀疏贝叶斯学习 2
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稀疏贝叶斯学习 2 对于最原始的稀疏表示问题，其拉格朗日形式可写为： s^=arg⁡min⁡s∥y−As∥22+λ∥s∥0 \begin{aligned} \hat{\mathbf s} =\underset{\mathbf s}{\arg\min} \Big\Vert \mathbf y - \mathbf A \mathbf s \Big \Vert_2^2 +\lambda \Ve...
稀疏模型（Sparse Models）——稀疏贝叶斯学习方法详解
DuHz的博客
10-28 5823
稀疏贝叶斯学习（Sparse Bayesian Learning，简称SBL）是一种基于贝叶斯统计方法的稀疏建模技术。其核心目标是在高维数据中自动选择最相关的特征，实现模型的稀疏化，从而提高模型的可解释性和泛化能力。稀疏贝叶斯学习广泛应用于回归、分类、信号处理等领域。
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