Метод релевантных векторов

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск
Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Участник:Dimaleks
Преподаватель: Участник:Константин Воронцов
Срок: 10 января 2009, а сейчас 18 ноября 2024

До указанного срока статья не должна редактироваться другими участниками проекта MachineLearning.ru. По его окончании любой участник вправе исправить данную статью по своему усмотрению и удалить данное предупреждение, выводимое с помощью шаблона {{Задание}}.

См. также методические указания по использованию Ресурса MachineLearning.ru в учебном процессе.


Метод релевантных векторов (RVM, Relevance vector machine) — алгоритм восстановления регрессии, основанный на Байесовском подходе. В методе используется обобщенная линейная модель с введенной регуляризацией, которая, в Байесовкой интерпретации, равносильна введению априорных распределений на вектор параметров. Главной особенностью является то, что все параметры регуляризируются независимо.

Решаемая задача

  • Имеется выборка \left(X,t\right) = \left{ \mathbf{x}_i ,t_i \right}^l_{i=1}, где вектор признаков \mathbf{x}_i \in \mathbb {R}^d, а целевая переменная t_i \in \mathbb {R}. Требуется для нового объекта \mathbf{x}_* предсказать значение целевой переменной t_*
  • Предполагается, что t=f(\mathbf{x})+\varepsilon, где \varepsilon \sim \mathfrak{N}(\varepsilon|0,\sigma^2), а
f(\mathbf{x}) = \sum_{j=1}^m \omega_j\phi_j(\mathbf{x}) = \mathbf{\omega}^T\mathbf{\phi}(\mathbf{x})

Подход к решению

  • Следуя байесовскому подходу, воспользуемся методом максимума апостериорной плотности:
\mathbf{\omega}_{MP} = \arg\,\max_{\mathbf{\omega}}\,\,p(\mathbf{\omega}|X,\mathbf {t}) = \arg\,\max_{\mathbf{\omega}}\,\,p(\mathbf {t}|X,\mathbf{\omega})p(\mathbf{\omega})
Источник — «http://machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4_%D1%80%D0%B5%D0%BB%D0%B5%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D1%82%D0%BD%D1%8B%D1%85_%D0%B2%D0%B5%D0%BA%D1%82%D0%BE%D1%80%D0%BE%D0%B2»
Личные инструменты