Метод релевантных векторов

Материал из MachineLearning.

Версия от 10:39, 7 января 2010; Dimaleks (Обсуждение | вклад)
(разн.) ← Предыдущая | Текущая версия (разн.) | Следующая → (разн.)
Перейти к: навигация, поиск
Данная статья является непроверенным учебным заданием.
Студент: Участник:Dimaleks
Преподаватель: Участник:Константин Воронцов
Срок: 10 января 2009, а сейчас 29 марта 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

Личные инструменты