基于相关向量机(Relevance Vector Machine, RVM)的数据预测(附带MATLAB代码)

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本文介绍了如何利用MATLAB实现基于相关向量机(RVM)的数据预测。通过创建RVM对象、训练模型以及进行预测,详细阐述了RVM在回归问题中的应用,并提供了相应的MATLAB代码示例。

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基于相关向量机(Relevance Vector Machine, RVM)的数据预测(附带MATLAB代码)

相关向量机(Relevance Vector Machine, RVM)是一种基于贝叶斯框架的机器学习算法,用于回归和分类问题。RVM在模型训练过程中自动选择相关的训练样本,从而提供了稀疏解决方案。在本文中,我们将介绍如何使用MATLAB实现基于RVM的数据预测,并提供相应的源代码。

首先,我们需要准备一些训练数据。假设我们有一个包含N个样本的训练集,其中每个样本有D个特征。训练集的输入特征可以表示为一个N×D的矩阵X,输出目标值可以表示为一个N×1的向量Y。

% 假设训练集的输入特征矩阵为X,输出目标值向量为Y
X = ...; % 输入特征矩阵
Y = ...
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