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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。