相关向量机,基于支持向量机的

MATLAB实现支持向量机 2023-09-25 10:39 715 墨鱼

MATLAB实现支持向量机

相关向量机,基于支持向量机的

用于二元分类(RVC) 或回归(RVR) 的RVM 模型多种核函数(线性、高斯、多项式、sigmoid、laplacian) 混合核函数(K =w1×K1+w2×K2++wn×Kn) 使用贝叶斯优化、遗传算法和机器学习相关介绍：支持向量机(低维到高维的映射) 根据机器学习相关介绍(9)——支持向量机(线性不可分情况),通过引入松弛变量δi将支持向量机推广至解决非线性可分训练样本分类的方式

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，它相关向量机相关向量机(Relevance Vector Machine, RVM)是一种基于贝叶斯理论的非参数模型。相对于传统的支持向量机(SVM),RVM在优化时不需要预设参数，能够自动选择重要的特征

上期主要介绍了相关向量机的提出及主要计算过程，本期主要介绍MATLAB实现RVM,并就相关分析结果展开讨论。相关论文及代码下载网站：miketipping :: Sparse Bayesian Models (and the RVM);RVM分1)支持/相关向量机方法支持向量机(Support vector machine,SVM)在处理小样本和不确定问题上具有明显的优势，如文献[84]结合SVM 和粒子滤波(Particle filter,PF)

相关向量机是一种稀疏概率模型，是一种核函数作为基函数且参数具有独立先验精度(方差)的特殊线性回归模型。相关向量机的出现弥补了支持向量机的一些不足，如提供相关向量机(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。中文名称

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