稀疏贝叶斯学习
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基于MATLAB的稀疏贝叶斯学习算法实现平台
本项目使用MATLAB实现UCLA稀疏贝叶斯学习算法，提供完整的概率推断框架。通过贝叶斯方法自动筛选高维数据特征，支持稀疏信号恢复和模式识别，适用于机器学习与数据分析应用场景。 -
SBL-MATLAB工具箱：基于稀疏贝叶斯学习的高效MATLAB估计算法实现
本MATLAB工具箱实现了完整的稀疏贝叶斯学习算法，通过自动相关性确定等优化推理方法，可高效求解线性回归和分类问题中的稀疏解。提供便捷的函数接口，适用于信号处理、机器学习等领域的稀疏建模需求。 -
MATLAB稀疏贝叶斯机器学习工具箱：SparseBayesML
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。
