Relevance Vector Machine
来源：互联网 发布：大智慧软件股票行情 编辑：程序博客网 时间：2024/05/22 01:25
Relevance Vector Machine (RVM)
相关向量机(relevance vector machine)采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。其训练是在贝叶斯框架下进行的，与SVM相比，不需要估计正则化参数，其核函数也不需要满足Mercer条件，需要更少的相关向量，训练时间长，测试时间短。
优点：
(1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值,还可以输出预测值的分布.
(2) 使用更少数量的支持向量,从而显著减少输出目标量预测值的计算时间.
(3) RVM不需要估计过多的参数.
(4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制,适应性更好.更适合在线预测
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