期刊文章详细信息
基于相关向量机的机器学习算法研究与应用
Research and Application of Machine Learning Algorithm Based on Relevance Vector Machine
文献类型：期刊文章
机构地区：[1]湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭411201
基 金：湖南省教育厅资助项目(00C219)
年 份：2010
卷 号：29
期 号：1
起止页码：43-47
语 种：中文
收录情况：ZGKJHX、普通刊
摘 要：介绍一种新的机器学习方法——相关向量机(Relevance Vector Machine)。相关向量机是一种新的基于贝叶斯统计学习理论的学习方法,与支持向量机(Support Vector Machine)的相比,可以有概率型输出、更稀疏和核函数选择更自由等优点。详细论述相关向量机的研究现况、理论基础及算法思想,并通过仿真实验说明该方法的有效性,最后展望相关向量机的研究发展趋势,且提出相关向量机中仍需解决的关键问题。
关 键 词：相关向量机 支持向量机 统计学习理论 机器学习
分 类 号：TP18]
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