针对传统基于稀疏贝叶斯学习(sparse bayesian learning, SBL)的波达方向(direction of arrival，DOA)估计算法在低信噪比条件下性能不足的问题，提出了一种基于子空间拟合和块稀疏贝叶斯学习的离网DOA估计方法。首先对样本的协方差矩阵进行特征分解，获得信号的加权子空间，然后构造等价信号的稀疏表示模型并利用块稀疏贝叶斯算法进行参数求解，同时对于网格失配带来的建模误差，将空间域内的离散采样网格点作为动态参数，通过求解一个多项式，利用期望最大化算法迭代更新离散网格点的位置。仿真实验结果表明，相对于传统SBL算法，该方法具有更好的估计精度和空间分辨率。

在matlab环境下对贝叶斯网络的结构进行学习 预测推理 进行分类

先验概率和后验概率 用P(h)表示在没有训练数据前假设h拥有的初始概率。P(h)被称为h的先验概率。 先验概率反映了关于h是一正确假设的机会的背景知识 如果没有这一先验知识，可以简单地将每一候选假设赋予相同的先验概率 类似地，P(D)表示训练数据D的先验概率，P(D|h)表示假设h成立时D的概率 机器学习中，我们关心的是P(h|D)，即给定D时h的成立的概率，称为h的后验概率

GAMP_SBL 通过广义近似消息传递进行计算有效的稀疏贝叶斯学习 这是GAMP-SBL算法的实现。 可以在以下找到更多详细信息 李福伟，方军，段慧平，陈智，李宏斌，“通过广义近似消息传递进行计算有效的稀疏贝叶斯学习”提交给arXiv。 可以在上找到正式发表的论文

贝叶斯学习的讲义，用于模式识别和机器学习。PDF版本，便于下载打印。

机器学习贝叶斯学习器的经典算法，关于是否去打网球的源代码

基于块稀疏贝叶斯学习的多任务压缩感知重构算法

rvm代码matlab 快速SBL 一种基于高斯尺度混合模型的回归问题快速稀疏贝叶斯学习算法 此代码用于题为“基于高斯尺度混合的高效稀疏贝叶斯学习算法”的论文。 数据集中的图像是从 和 获取的。 tools 中的函数 FastLaplace.m 对应于基于拉普拉斯先验的快速 SBL 算法，该算法是从原始作者处获得的。 这篇论文的标题是“使用拉普拉斯先验的贝叶斯压缩感知”。 GGAMP-SBL.m 对应于题为“基于 GAMP 的低复杂度稀疏贝叶斯学习算法”论文中的算法 1。 为了比较，需要 sparseLab 2.1 和 RVM V1.1 工具箱，可以分别从 和 获得。 此代码在 Matlab 2019b 中实现。 如有任何问题，请联系 如果您使用我们代码的任何部分，请引用我们的论文。 W. Zhou, H. -T. Zhang 和 J. Wang，“基于高斯尺度混合的高效稀疏贝叶斯学习算法”，IEEE 神经网络和学习系统汇刊，doi：10.1109/TNNLS.2020.3049056。 参考资料： @ARTICLE{zhou2021efficient, author={W. {Zho

该软件包具有快速灵活的代码，可用于在各种状态空间模型中进行模拟，学习和执行推理。

基于稀疏贝叶斯学习的高效DOA估计方法