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相关向量机(相关向量机)-尊龙人生就是博d88

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。
  • 中文名:相关向量机
  • 外文名:relevance vector machine
  • 英文简称:rvm
  • 性质:概率模型

简介

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。

特点

1. svm 基于结构风险最小化原则构建学习机,rvm基于贝叶斯框架构建学习机

2. 与svm相比,rvm不仅获得二值输出,而且获得概率输出

3. 在核函数的选择上,不受梅西定理的限制,可以构建任意的核函数

4. 不需对惩罚因子做出设置。在svm中惩罚因子是平衡经验风险和置信区间的一个常数,实验结果对该数据十分敏感,设置不当会引起过学习等问题。但是在rvm中参数自动赋值

5. 与svm相比,rvm更稀疏,从而测试时间更短,更适用于在线检测。众所周知,svm的支持向量的个数随着训练样本的增大成线性增长,当训练样本很大的时候,显然是不合适的。虽然rvm的相关向量也随着训练样本的增加而增加,但是增长速度相对svm却慢了很多。

6. 学习机有一个很重要的能力是泛化能力,也就是对于没有训练过的样本的测试能力。文章表明,rvm的泛化能力好于svm。

7. 无论是在回归问题上还是分类问题上,rvm的准确率近似于svm。

8. 但是rvm训练时间短。

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