经典的单类相关向量机程SVM

资 源 简 介

经典的单类相关向量机程SVM

详 情 说 明

单类相关向量机（One-Class Relevance Vector Machine, RVM）是支持向量机（SVM）的一种变体，专门用于解决异常检测问题。与传统的SVM不同，单类RVM更注重稀疏性和概率输出，使其在数据分布不确定的场景下表现更优。

该方法的核心理念是利用贝叶斯推断自动选择相关向量，从而减少模型的复杂度。这使得它在处理高维数据时更具优势，同时避免了传统SVM需要手动调整参数（如惩罚系数C和核函数参数）的问题。对于初学者来说，单类RVM易于实现且计算效率较高，适用于工业界和学术研究的异常检测任务。

在训练过程中，该方法会学习正常数据的分布特征，并构建一个决策边界。当新样本落在边界之外时，系统会将其标记为异常。由于RVM输出的是概率值，而非硬性分类结果，因此更适合处理不确定性较高的数据。

对于机器学习入门者而言，单类RVM是一个值得掌握的实用工具，尤其适用于监控系统、欺诈检测或设备故障预警等场景。