向量机分类和拟合 RVM SVM

资 源 简 介

向量机分类和拟合 RVM SVM

详 情 说 明

相关向量机（RVM）是机器学习领域一种新兴的分类和回归方法，它与支持向量机（SVM）相比具有独特的优势。RVM的核心思想是通过贝叶斯推断来构建模型，不仅继承了SVM在分类和拟合任务中的优异性能，还引入了更强的稀疏性。

这种稀疏性使得RVM能够更高效地选择关键数据点（即相关向量），而不会像SVM那样依赖大量的支持向量。这不仅减少了计算资源的消耗，还提高了模型的泛化能力，使其在新数据上表现更加稳定可靠。

RVM尤其适合处理高维数据和小样本问题，在医学诊断、金融预测等领域展现出巨大潜力。相比于SVM需要调整超参数（如核函数、惩罚系数等），RVM的贝叶斯框架能够自动优化模型参数，减少了人工干预的需求。