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Relevance-Vector-Machine_RVM_RVMmatlab_
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2021-10-03
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相关向量机(Relevance Vector Machine,简称RVM)是Micnacl E.Tipping于2000年提出的一种与SVM(Support Vector Machine)类似的稀疏概率模型,是一种新的监督学习方法。 它的训练是在贝叶斯框架下进行的,在先验参数的结构下基于主动相关决策理论(automatic relevance determination,简称ARD)来移除不相关的点,从而获得稀疏化的模型。在样本数据的迭代学习过程中,大部分参数的后验分布趋于零,与预测值无关,那些非零参数对应的点被称作相关向量(Relevance Vectors),体现了数据中最核心的特征。同支持向量机相比,相关向量机最大的优点就是极大地减少了核函数的计算量,并且也克服了所选核函数必须满足Mercer条件的缺点。
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Relevance-Vector-Machine.rar (30个子文件)
Relevance-Vector-Machine
SB2_Release_200
SparseBayesDemo.m 9KB
SB2_Sigmoid.m 1KB
Readme.txt 3KB
SB2_PosteriorMode.m 6KB
SB2_FullStatistics.m 6KB
SparseBayes.m 24KB
SB2_PreProcessBasis.m 2KB
SB2_ControlSettings.m 4KB
SB2_UserOptions.m 6KB
SB2_Likelihoods.m 2KB
SB2_FormatTime.m 2KB
SB2_Initialisation.m 7KB
SB2_ParameterSettings.m 3KB
SB2_Diagnostic.m 4KB
licence.txt 15KB
SB2_Manual.pdf 130KB
img
img1.png 27KB
img2.png 45KB
README.md 1KB
func
computeKM.m 540B
plottestingResult.m 1KB
rvm_train.m 2KB
computePretIndex.m 637B
plottrainingResult.m 1KB
generateData.m 631B
rvm_test.m 989B
refs
Tipping_Faul_2003_Fast marginal likelihood maximisation for sparse Bayesian models.pdf 223KB
Tipping_2001_Sparse Bayesian learning and the relevance vector machine.pdf 936KB
SB2_Manual.pdf 130KB
demo.m 811B
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