相关向量机工具箱第一版和第二版

资 源 简 介

相关向量机工具箱第一版和第二版

详 情 说 明

相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）是一种基于贝叶斯框架的稀疏概率模型，常用于回归和分类任务，其优势在于能够自动选择相关特征，并生成更稀疏的模型。

第一版工具箱特点： 实现了基本的RVM回归和分类功能。 提供了简单的demo，便于用户快速上手。 适用于小规模数据集，计算效率较高。

第二版工具箱改进： 优化了核函数选择，支持更多参数调整。 提升了计算效率，适用于更大规模的数据集。 增加了模型评估功能，如交叉验证、误差分析等。 提供了更详细的demo，覆盖更复杂的应用场景。

这两版工具箱均适用于机器学习实践者，无论是回归预测还是分类任务，都能通过demo快速验证模型效果。