会议专题

基于相关向量机的机器学习算法研究与应用

详细介绍了一种新的机器学习方法-----相关向量机(Relevance Vector Machine).相关向量机是一种新的基于贝叶斯统计学习理论的学习方法,与支持向量机(Support Vector Machine)的相比,可以有概率型输出、更稀疏和核函数选择更自由等优点.详细讲述了相关向量机的研究现况、理论基础及算法思想,并通过仿真实验说明了该方法的有效性,最后展望了相关向量机的研究发展趋势,且提出了相关向量机中仍需解决的关键问题。

Relevance Vector Machine Support Vector Machine Statistical Learning Theory Machinelearning

杨树仁 沈洪远

湖南科技大学信息与电气工程学院,湖南湘潭 411201

国内会议

湖南省第三届研究生创新论坛——信息与控制工程的新理论和新技术分论坛

长沙

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231-238

2010-11-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)