相关向量机(RVM)的matlab

资 源 简 介

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

详 情 说 明

在这份文档中，我们提供了相关向量机（RVM）的matlab源程序，其中包含了快速算法，并且附带了代码使用说明。RVM采用了与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，用于预测或分类未知函数。下面是RVM的优点：

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，这样我们可以更好地了解预测结果的不确定性。

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，提高算法的效率。

3. RVM不需要估计过多的参数，简化了模型的复杂性。

4. RVM对于是否满足Mercer定理的核函数没有限制，具有更好的适应性。

通过这些改进，我们可以更全面地理解和应用RVM算法，并且在预测和分类任务中取得更准确的结果。