好用的用于分类的相关向量机（RVM）算法例程

资 源 简 介

好用的用于分类的相关向量机（RVM）算法例程

详 情 说 明

相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）是一种基于贝叶斯框架的监督学习算法，特别适用于分类和回归问题。与支持向量机（SVM）类似，RVM也属于稀疏核方法，但在模型稀疏性和概率输出方面具有独特优势。

RVM的核心思想是通过自动相关性确定（Automatic Relevance Determination, ARD）技术，自动识别数据中最相关的特征向量。算法采用贝叶斯推断方法，为每个权重参数引入独立的先验分布，这使得RVM能够自动剪除不相关的特征，最终获得极其稀疏的模型。

在分类任务中，RVM通过逻辑回归框架处理二分类问题，可以自然地输出类别概率。对于多分类问题，通常采用"一对多"策略构建多个二分类器。算法的训练过程涉及边际似然最大化，通过迭代优化超参数来实现模型选择。

RVM的主要优势包括：1）模型稀疏性通常优于SVM；2）提供概率化输出；3）不需要设置正则化参数；4）核函数选择更灵活。但训练速度较慢是其不足。该算法在文本分类、医学诊断等场景表现优异，尤其适合中小规模的高维数据。