基于相关向量机的机器学习算法的研究与应用

摘要

机器学习的重要理论之一是统计学。在传统的统计学理论中,只有在样本数量足够多的情况下才能取得近乎理想的成果。文章主要提出了一种新型机器学习方法——相关向量机。与传统机器学习项目相比,相关向量机具有较多的优势,包含概率型输出的实现、核函数选择更加自由等,能够显著提升机器学习算法的科学性和合理性。