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

Relevance Vector Machine（相关向量机）即RVM, 引入了贝叶斯方法，提供后验概率的输出，并且常常能产生更稀疏的解（在测试集上预测时速度更快）。SVM常常需要用交叉验证的方法确定模型复杂度参数C，而对于RVM来说，引入贝叶斯方法的另一个好处就是，省去了模型选择这一步。但RVM由于求矩阵的逆的运算，常常需要更多的训练时间。

sklearn-rvm：相关矢量机（RVM）的sklearn样式实现

Redis安装遇到错误解决方案Error installing redis: redis requires Ruby version >= 2.3.0. 先安装rvm，再把ruby版本提升至2.3.0

相关向量机（RVM） 使用“ SB2_Release_200工具箱”的基于关联向量机（RVM）的回归应用程序的MATLAB代码。 版本2.0，2020年4月28日 电子邮件： iqiukp@outlook.com 主要特点 易于使用的API，用于训练和测试RVM模型 多种内核功能 混合内核功能 使用粒子群优化（PSO）和遗传算法（GA）进行参数优化 告示 混合内核函数：K = w1 K1 + w2 K2 + ... + wn * Kn 参数优化：有关详细信息，请参阅有关“ particleswarm”和“ ga”的文档。 设置优化算法的参数，以避免模型过度拟合或拟合不足。 更多详细信息，请参见： https : //www.ilovematlab.cn/forum.php?mod=redirect&goto=findpost&ptid=56

维图软件的PDMS插件,可快速定义PDMS模型颜色,随便指定颜色.包含了256种真色彩.并能将PDMS模型输出为navisworks支持的rvm格式文件,输出的模型颜色和PDMS颜色完全一致.

维图软件科技的PDMS和E3D定时输出rvm格式模型文件,可定义多个输出任务,定时输出模型到指定的文件目录中,并可根据时间自动命名备份.

RVM 和 Ruby on Rails Dockerfile 这个库包含的Dockerfile 与为的发布给公众。 基础 Docker 镜像 安装 安装 。 从公共下载： docker pull dmitryzuev/rvm-rails （或者，您可以从 Dockerfile 构建映像： docker docker build -t="dmitryzuev/rvm-rails" github.com/dmitryzuev/docker-rvm-rails ） 用法 docker run -d -p 8080:8080 dmitryzuev/rvm-rails 附加持久/共享目录 docker run -d -p 8080:8080 -v :/home/rails/app dmitryzuev/rvm-rails 几秒钟后，打开http://:8080

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