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Relevance Vector Machine(相关向量机)即RVM, 引入了贝叶斯方法,提供后验概率的输出,并且常常能产生更稀疏的解(在测试集上预测时速度更快)。SVM常常需要用交叉验证的方法确定模型复杂度参数C,而对于RVM来说,引入贝叶斯方法的另一个好处就是,省去了模型选择这一步。但RVM由于求矩阵的逆的运算,常常需要更多的训练时间。
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RVM 1.3 for MATLAB.zip (36个子文件)
RVM-MATLAB-V1.3
KernnelMatrix
KernelLinear.m 836B
KernelPolynomial.m 1KB
KernelLaplacian.m 1KB
KernelBase.m 2KB
KernelExponential.m 1KB
KernelGaussian.m 993B
Kernel.m 929B
KernelSigmoid.m 1KB
KernelFunction.m 1KB
func
rvm_test.m 2KB
plotResult.m 1KB
rvm_train.m 4KB
computePretIndex.m 895B
plotRelevanceVector.m 978B
generateData.m 905B
SB2_Release_200
SB2_Initialisation.m 7KB
SB2_PreProcessBasis.m 2KB
SB2_Diagnostic.m 4KB
SparseBayes.m 25KB
Readme.txt 3KB
SB2_FormatTime.m 2KB
SB2_ParameterSettings.m 3KB
SB2_Sigmoid.m 1KB
licence.txt 15KB
SB2_PosteriorMode.m 6KB
SB2_Likelihoods.m 2KB
SB2_UserOptions.m 6KB
SB2_ControlSettings.m 4KB
SparseBayesDemo.m 10KB
SB2_Manual.pdf 130KB
SB2_FullStatistics.m 6KB
demo_RVM.m 546B
demo_KernelMatrix.m 1KB
说明.txt 38B
refs
Tipping_2001_Sparse Bayesian learning and the relevance vector machine.pdf 936KB
Tipping_Faul_2003_Fast marginal likelihood maximisation for sparse Bayesian models.pdf 223KB
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小薛引路
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