基于相關向量機的機器學習算法研究與應用

摘要：介紹一種新的機器學習方法——相關向量機(Relevance Vector Machine)。相關向量機是一種新的基于貝葉斯統計學習理論的學習方法，與支持向量機(support Vector Machine)的相比，可以有概率型輸出、更稀疏和核函數選擇更自由等優點。詳細論述相關向量機的研究現況、理論基礎及算法思想，并通過仿真實驗說明該方法的有效性，最后展望相關向量機的研究發展趨勢，且提出相關向量機中仍需解決的關鍵問題。

關鍵詞：相關向量機；支持向量機；統計學習理論；機器學習

中圖分類號：TP18 文獻標識碼：A