相关向量机RVM

资 源 简 介

相关向量机RVM

详 情 说 明

相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）是一种基于贝叶斯框架的机器学习方法，它通过主动相关决策理论（ARD）实现模型的稀疏化。与支持向量机（SVM）不同，RVM不需要核函数满足Mercer条件，并且极大地减少了核函数的计算量。

在训练过程中，RVM会为每个样本点分配一个先验参数，通过迭代学习调整这些参数。大部分参数的后验分布会趋近于零，这些点对预测没有贡献，从而被自动移除。只有少数参数保持非零值，这些非零参数对应的样本点被称为相关向量（Relevance Vectors），它们代表了数据中最核心的特征。

RVM的主要优势在于其稀疏性，这使得模型更加简洁高效。此外，RVM的贝叶斯特性还允许它自然地处理不确定性，并提供概率输出，这在许多实际应用中非常有用。