首页
|
期刊简介
|
编委会
|
投稿须知
|
常见问题
|
版权声明
|
联系我们
加入收藏
设为首页
投稿查稿
编辑办公
专家审稿
主编审稿
常用下载
全文下载排行
·
基于人工神经网络预测控制的交
…
·
基于小波变换的乳腺肿瘤B超图
…
·
《计算技术与自动化》编辑委员
…
·
基于蚁群算法的自动化仓库路径
…
·
基于改进蚁群算法的船舶电力系
…
·
求解车辆路径问题的混合蚂蚁系
…
·
面向服务的气象资源数据访问架
…
·
Dahlin控制系统的鲁棒稳
…
·
基于GPRS的自动抄表系统设
…
·
三阶累积量在语音信号端点检测
…
·
构件组装技术在虚拟实验室中的
…
·
基于概率函数的电力系统静态电
…
·
含未知输入观测器的广义系统故
…
·
基于MATLAB的改进BP神
…
·
一阶时滞过程的数字PI快速镇
…
更多>>
摘要阅读排行
·
基于LSTM自动编码机的短文
…
·
在线多目标视频跟踪算法综述(
3923
)
·
采用改进受欢迎度的PageR
…
·
面向流量识别系统的聚类算法的
…
·
（洛阳市质量技术监督检验测试
…
·
(
2952
)
·
关于ADC有效位数测试方法及
…
·
基于小波包的频带能量特征提取
…
·
基于Zigzag的K线趋势拐
…
·
直流无刷电机系统的建模与仿真
…
·
一种基于高频强调滤波和直方图
…
·
多特征融合的道路车辆检测方法
…
·
基于粒子群算法的飞行器再入轨
…
·
求解0-1整数规划的混合粒子
…
·
P vs. NP问题研究状态
…
更多>>
基于相关向量机的机器学习算法研究与应用
点此下载全文
引用本文：
杨树仁,沈洪远.基于相关向量机的机器学习算法研究与应用[J].计算技术与自动化,2010,(1):
摘要点击次数
:
2085
全文下载次数
:
442
杨树仁
沈洪远
中文摘要
:
介绍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。详细论述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该方法的有效性,最后展望相关向量机的研究发展趋势,且提出相关向量机中仍需解决的关键问题。
查看全文
查看/发表评论
下载pdf阅读器
点此下载全文
位访问者,今日访问