RVM
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机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合
该算法是机器学习领域新提出的一种能应用于分类和拟合的方法，被称为相关向量机(RVM)，相比于在这一领域表现出色的支持向量机(SVM)，该算法在保持杰出分类能力和拟合能力的同时，也表现出良好的稀疏性，因此拥有更好的泛化能力。本算法值得广大机器学习研究领域的科研人员借鉴学习 -
相关向量机(RVM)的matlab
相关向量机(RVM)的matlab源程序，包含快速算法，内含代码使用说明。 RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对知函数进行预测或分类。 优点： (1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值，还可以输出预测值的分布. (2) 使用更少数量的支持向量，从而显著减少输出目标量预测值的计算时间. (3) RVM不需要估计过多的参数. (4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制，适应性更好 -
相关向量机(RVM)的matlab源程序
相关向量机(RVM)的matlab源程序，包含快速算法，内含代码使用说明。RVM采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。 优点： (1) 不仅仅输出预测目标量的点估计值，还可以输出预测值的分布. (2) 使用更少数量的支持向量，从而显著减少输出目标量预测值的计算时间. (3) RVM不需要估计过多的参数. (4) RVM对是否满足Mercer 定理的核函数没有限制，适应性更好. -
Demo RVM relevance vector machine matlab
Demo RVM relevance vector machine matlab -
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Demo RVM relevance vector machine matlab
Demo RVM relevance vector machine matlab -
PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines（支持向量机 support vector machine ；KKT条件；RVM）
PRML读书会第七章 Sparse Kernel Machines（支持向量机 support vector machine ；KKT条件；RVM）
