MATLAB稀疏贝叶斯机器学习工具箱：SparseBayesML

资 源 简 介

基于稀疏贝叶斯框架的MATLAB机器学习工具箱，支持回归与分类任务。通过自动选择相关向量，实现模型参数稀疏化，提升计算效率与泛化性能。适合算法研究与应用部署。

详 情 说 明

SparseBayesML：基于稀疏贝叶斯框架的通用机器学习工具箱

项目介绍

SparseBayesML 是一个实现了基于稀疏贝叶斯学习框架的机器学习算法系统。本项目通过相关向量机（RVM）技术，结合贝叶斯证据框架和自动相关性确定（ARD）机制，能够高效处理回归与分类预测任务。系统的核心优势在于能够自动选择相关向量，实现模型参数的稀疏化，从而获得泛化能力强、噪声鲁棒性好的紧凑模型，并提供了完整的不确定性量化功能。

功能特性

• 双任务支持：统一框架处理回归（连续值预测）和分类（离散标签预测）问题
• 自动稀疏化：基于ARD原理自动识别相关向量，实现模型参数稀疏，提升计算效率
• 核函数灵活：支持线性核、高斯核、多项式核等多种核函数选择
• 超参数优化：集成自动超参数优化机制，减少人工调参负担
• 不确定性量化：提供预测值的方差估计和置信区间，增强决策可靠性
• 模型验证：内置完整的模型评估体系，输出多项性能指标

使用方法

数据准备

% 训练特征矩阵 (n_samples×n_features) X_train = [...] % 训练标签：回归任务为连续值向量，分类任务为离散类别标签 y_train = [...] % 测试特征矩阵 X_test = [...]

基本调用流程

% 执行稀疏贝叶斯学习 results = main(X_train, y_train, X_test);

% 获取预测结果 predictions = results.predictions; % 查看稀疏模型参数 relevance_vectors = results.relevance_vectors; % 访问不确定性估计 uncertainty = results.uncertainty; % 查看性能指标 metrics = results.metrics;

高级参数设置

% 指定核函数类型和超参数 options.kernel = 'gaussian'; % 核函数类型：'linear'/'gaussian'/'polynomial' options.initialParams = [...] % 初始超参数设置 % 调用带有配置的函数 results = main(X_train, y_train, X_test, options);

系统要求

• 编程环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 内存要求：建议4GB以上空闲内存（取决于数据规模）
• 存储空间：至少500MB可用磁盘空间
• 依赖工具：统计与机器学习工具箱（Statistics and Machine Learning Toolbox）

文件说明

主函数文件实现了系统的核心调度与控制功能，具体包括：任务类型的自动识别与路由分配、数据预处理与标准化流程、超参数初始化与优化迭代、核矩阵计算与模型训练过程、相关向量的自动选择机制、模型验证与性能评估计算，以及预测结果与不确定性量化输出。该文件作为整个系统的入口点，协调各功能模块的协同工作，确保算法流程的完整执行。