由于不明显的早期症状和不完善的影像学检查方法，现有的早期和鉴别诊断口腔癌的方法受到限制。本文利用混合高斯过程（HGP）分类算法建立了口腔腺癌，癌组织和仅具有四个特征的对照组的分类模型，并介绍了降噪和​​后验概率的机制。 HGP在实验结果中显示出更好的性能。在实验过程中，口腔组织分为三组：腺癌（n = 87），癌（n = 100）和对照组（n = 134）。收集了这些组的光谱数据。拟议的HGP分类方法的前瞻性应用将诊断灵敏度提高到56.35％，特异性提高到大约70.00％，并且得到的马修斯相关系数（MCC）为0.36。事实证明，HGP在LRS检测分析中用于口腔癌的诊断具有准确的结果。应用前景也令人满意。

内容简介：本文档提供了一个基于 MATLAB 实现 VBMC(Variational Bayesian Monte Carlo) 进行近似贝叶斯推理的应用实例，详细解析了从搭建代理模型到进行参数估算全过程，特别是它在处理有噪音的数据集时的优点得以展示。介绍了VBMC的概念以及为什么说这种方法非常适合成本高昂的问题，并通过模拟数据来演示整个VBMC实施流程，涵盖数据制造与预备阶段，利用高斯进程模型构造代理预测机制，变分后验匹配及其性能度量。同时给出了完整的MATLAB源代码供实际应用。此外，在结果评估环节，通过对试验样本的预测描绘并分析了拟合曲线，提供了置信水平内的预估值范围。 适用人群：熟悉MATLAB且有一定概率论知识的研究人员或高级开发者。 使用场景及目标：①用代理建模和贝叶斯方法替代昂贵的目标模型计算；②理解和实践近似贝叶斯推断中的代理模型和变分技术，提高复杂问题的求解效率。 注意事项：由于示例涉及数学建模与统计概念，推荐具有一定相关背景的专业人士阅读和研究。

基于高斯过程回归(GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

1.领域：matlab，Bayesian贝叶斯全局优化 2.内容：基于高斯过程的Bayesian贝叶斯全局优化matlab仿真+代码仿真操作视频 3.用处：用于Bayesian贝叶斯全局优化编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意事项： 使用matlab2021a或者更高版本测试，运行里面的Runme_.m文件，不要直接运行子函数文件。运行时注意matlab左侧的当前文件夹窗口必须是当前工程所在路径。 具体可观看提供的操作录像视频跟着操作。

基于高斯过程回归(GPR)时间序列区间预测，matlab代码，单变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和区间覆盖率和区间平均宽度百分比等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

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基于鲸鱼算法(WOA)优化高斯过程回归(WOA-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

基于粒子群算法(PSO)优化高斯过程回归(PSO-GPR)的数据回归预测，matlab代码，多变量输入模型。 评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。

EIV_IGP 变量综合高斯过程误差 (EIV IGP) 模型用于对海平面变化的历史速率执行贝叶斯推理。 模型的输入数据可以来自潮位计测量和/或沿海沉积物岩心的替代重建。 这些数据因多种不确定性来源而变得复杂，其中一些来源是数据收集工作的一部分。 值得注意的是，代用重建包括使用放射性碳等技术对沉积岩心测年的时间不确定性。 EIV IGP 模型在海平面变化率之前放置了一个高斯过程，然后对其进行积分以提供观测数据的似然平均值。 该模型设置在变量误差框架中，以考虑年龄不确定性。 由此产生的模型在充分考虑所有可用的不确定性来源的情况下捕捉了海平面变化的连续和动态演变。

通过卡尔曼滤波进行有效GP回归 基于两篇论文的存储库，其中包含相对于同类项目的简单实现代码： [1] A.Carron，M.Todescato，R.Carli，L.Schenato，G.Pillonetto，机器学习遇到了Kalman Filtering ，《 2016年第55届决策与控制会议论文集》，第4594-4599页。 [2] M.Todescato，A.Carron，R.Carli，G.Pillonetto，L.Schenato，通过卡尔曼滤波的有效时空高斯回归，ArXiv：1705.01485，已提交JMLR。 PS。 该代码尽管基于上述论文中使用的代码，但与之稍有不同。 它是它的后来的改进和简化版本。 而且，此处仍未提供[2]中介绍的用于实现自适应方法的代码。 文件内容是很容易解释的（有关每个文件的简要介绍，请参考相应的帮助）： main.m：包含主程序 plotResul