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发表论文好用的机器学习算法:相关向量机RVM，记得收藏，万一需要啦
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Tipping（RVM的作者）说RVM是一种用于回归和分类的贝叶斯稀疏核算法，和SVM很像，但是避免了SVM的诸多缺点。 例如，SVM无法计算样本输出的后验概率分布，SVM不太适用于多分类问题，SVM的超参数需要通过交叉验证得到，这就非常耗费时间，而且SVM的核函数必须是正定的。 而RVM却避免了这些缺点，这就意味着RVM可以计算输出的概率分布、很自然的适用于多分类问题，超参数不需要通过交叉验证得到，而且，核函数可以任意指定，不是必须要正定的。最后，RVM得到的解要比更SVM稀疏的解。 疏贝叶斯模型中，Sparse这一思想很重要，因为这样一来，RVM对训练数据集的大小要求就十分少了，这比较适用于图像的还原，比如在看到的一篇论文里“中国图像图形学报”中“基于稀疏贝叶斯学习的图像重建方法”中就用到了稀疏贝叶斯的学习机制以及压缩感知理论，其中压缩感知理论(具体的内容在我转载的另一篇文章中介绍的很详细)是基于随机输入的稀疏性质的，由数学大牛陶哲轩提出。在稀疏贝叶斯模型中，我们主要要做的问题是如何使用这一思想求我们要的东西，这里涉及到的是边缘似然最大化。 RVM作者原版程序，你值得拥有。 |
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2016-12-30 08:09:57, 153.62 K
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