基于贝叶斯多任务学习的参数化轨迹模型的matlab代码：bayes-mtl-traj，用于进行超参数优化

贝叶斯超参数优化matlab代码用于建模生物标志物轨迹的参数贝叶斯多任务学习 该模型同时为多个受试者构建和测试纵向轨迹模型，允许使用生物标志物相似性度量的受试者模型的信息共享（即耦合）。 此代码来自我们的“使用参数贝叶斯多任务学习建模纵向生物标志物”() 和 OHBM 2018。 目录 blr_sim 目录包含用于模拟的*文件，而 blr 目录包含大部分模型训练、预测和性能评估代码。 gpml-matlab-v4.0-2016-10-19 目录用于超参数优化，aboxplot 目录用于制作漂亮的箱线图。 utils 包含一些基本的实用功能。 简单的例子 blr_sim 目录中有一个简单的示例，您可以运行和修改它： simple_example 模拟 您还可以通过以下方式运行我们论文中描述的模拟： sim_both_full 这将在 out_blr_sim 目录中为您生成几个中间文件以及两个数字（来自论文），这些数字显示了 50 次模拟运行和 2 个模拟场景（截距变化和受试者轨迹的斜率变化）。 上面的命令至少需要几个小时才能运行，因为它在两个模拟场景（8 x 50 x 4 x 2 =