相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）

最新推荐文章于 2025-06-13 15:17:36 发布
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#机器学习

本文深入探讨了RVM(Relevance Vector Machine)算法的原理，解释了其名称由来及与支持向量机的关系。文章对比了Python的scikit-rvm库与Matlab工具包在实际应用中的表现，分享了作者在调参过程中的体验。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

RVM名字的由来

类似于支持向量机，简单说是与参数估计相关的样本称为相关向量，详见知乎。关于RVM的介绍。

工具包

python scikit-rvm 库
matlab 工具包
个人建议使用matlab的工具包，在使用python工具包时出现了内存溢出的现象，这与python和RVM算法本身都有关。

RVM使用体验

还在调参中，基本达到平均水平。。。

基于相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）的数据预测（附带MATLAB代码）
DevPhantom的博客
09-08 239
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。接下来，我们可以使用MATLAB中的相关向量机工具箱（Relevance Vector Machine Toolbox）来实现RVM模型。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。使用以上代码，我们可以实现基于相关向量机的数据预测。通过训练RVM模型并使用预测方法，我们可以对新的输入样本进行预测，并得到相应的输出值。训练完成后，我们可以使用训练好的模型来进行数据预测。
【机器学习基础】相关向量机
天堂的鸽子
10-24 8073
本系列为《模式识别与机器学习》的读书笔记。 一，⽤于回归的 RVM 相关向量机（relevance vector machine）或者 RVM（Tipping, 2001）是⼀个⽤于回归问题和分类问题的贝叶斯稀疏核⽅法，它具有许多 SVM 的特征，同时避免了 SVM 的主要的局限性。此外，通常会产⽣更加稀疏的模型，从⽽使得在测试集上的速度更快，同时保留了可⽐的泛化误差。 给定⼀个输⼊向量 x\...
Relevance Vector Machine (RVM)简介
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wolenski的专栏
02-23 1万+
http://hi.baidu.com/tengteng2007/item/a6d6c53df998175a81f1a7c7 推荐相关向量机（Relevance vector machine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Support vector machine,简称SVM）一样的函数形式，与SVM一样基于核函数映射将低维
深入理解多分类相关向量机实战应用
最新发布
weixin_35906794的博客
06-13 865
RVM，即Relevance Vector Machine，是一种基于贝叶斯框架的机器学习算法，特别适合处理回归和分类问题。其核心思想在于在寻找决策边界的参数空间中引入稀疏性，通过这种方式，RVM算法能够减少模型中的冗余参数，并在保证预测精度的同时，提高模型的泛化能力。RVM相较于其他传统算法，如支持向量机（SVM），在选择超参数上有所不同。RVM通过引入超参数的先验分布，使用贝叶斯方法来获取后验分布，这样做的结果是模型倾向于将许多权重置为零，仅保留少量的“重要”权重。
相关向量机
alaclp的专栏
07-02 2611
来源： http://www.china-vision.net/blog/user1/218/200865151540.html 相关向量机(Relevance vector machine)总结 5推荐相关向量机（Relevance vector machine,简称RVM）是Tipping在2001年在贝叶斯框架的基础上提出的，它有着与支持向量机（Support vector machine,
相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）及Python和MATLAB实现
qq_45441438的博客
07-06 687
*相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）** 是一种基于贝叶斯框架的机器学习模型，于2001年由Michael Tipping提出。RVM是一种稀疏建模技术，类似于支持向量机（SVM），但其重点在于自动确定用于预测的重要训练样本。RVM作为一种高效的稀疏建模工具，能够有效处理高维数据，并在许多实际问题中表现出色。RVM基于贝叶斯理论，通过对权重向量的稀疏表示来实现模型的简化。5. 模型预测：利用训练好的RVM模型对新数据进行分类或回归预测。**原理和背景：**
Relevance Vector Machine
xiaowen0037的专栏
11-04 2494
 Relevance Vector Machine (RVM) 相关向量机(relevance vector machine)采取是与支持向量机相同的函数形式稀疏概率模型，对未知函数进行预测或分类。其训练是在贝叶斯框架下进行的，与SVM相比，不需要估计正则化参数，其核函数也不需要满足Mercer条件，需
相关向量机RVM_MATLAB 相关向量机（Relevance Vector Machi
07-01
相关向量机RVM_MATLAB 相关向量机（Relevance Vector Machine，RVM）是一种机器学习方法，主要应用于分类和回归问题，它在一定程度上是对支持向量机（SVM）的扩展。RVM利用贝叶斯理论，通过最小化复杂度来寻找最优的...
新的回归向量机，用于回归拟合，相关论文可以参考sparse bayesian learning and relevance vector machine.zip
02-16
回归向量机（Relevance Vector Machine，RVM）是一种基于贝叶斯理论的机器学习方法，主要用于回归分析，即预测连续变量。与传统的支持向量机（SVM）相比，RVM通过引入稀疏性假设，能够有效地减少模型中的参数数量，...
相关向量机RVM_MATLAB 相关向量机（Relevance Vector Ma
07-01
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weixin_31207903的博客
03-22 663
function model = rvm_train(x, y, varargin)%{DESCRIPTIONPrediction based on Relevance Vector Machine (RVM)Using SB2_Release_200 toolbox-------------------------------------------------------------model...
Relevance-Vector-Machine_RVM_RVMmatlab_
10-03
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。
相关向量机RVM_MATLAB
09-16
相关向量机RVM_MATLAB,有代码注释的
相关向量机RVM工具箱
12-20
相关向量机 RVM 的MATLAB工具箱 原作者的网站上下载的
多变量相关向量机代码（MVRVM）
11-09
用于视觉跟踪或分类的一种先进的算法－多变量相关向量机代码（MVRVM），对于做姿态跟踪、手势跟踪等方面的研究有很大帮助。
相关向量机（RVM）
weixin_44202916的博客
01-15 3988
本篇文章翻译至伦敦大学学院的一位老师写的对于那些对机器学习经验最少的人来说尽可能地容易理解RVM。 该文档已分为两个主要部分。首先介绍了需要解决的问题，即在某些超参数上最大化回归目标值的后验概率。然后继续进行此操作所需的方程式。除了上述假定知识的领域外，每个数学步骤都经过了处理。因此希望该解释中的任何细节都没有歧义，尽管这确实使描述有些麻烦。因此，第二部分从算法的角度解释了实际应用该技术所需的迭代...
相关向量机 matlab,相关向量机 (Relevance Vector Machine , RVM) 训练和预测的实现 – MATLAB中文论坛
06-07
RVM（Relevance Vector Machine）是一种贝叶斯学习方法，用于解决回归和分类问题。在MATLAB中，我们可以使用“Statistics and Machine Learning Toolbox”中的“rvm”函数来训练和预测RVM模型。 以下是一个简单的...
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