最新的分类器关联向量机RVM的详细中文说明,包括定义、算法和实现。
上传时间: 2016-04-02
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关于关联向量机应用的最新文献! 提出了一种核主元分析(KPCA)和关联向量机(RVM)相结合的组合建模方法。KPCA-RVM采用KPCA对原始自变量进行非线性变换并提取主成分,形成特征自变量 采用RVM,对KPCA变换后的样本数据进行回归建模,并根据模型的预报能力自适应的确定参与回归的最佳特征变量个数,消除冗余信息干扰,获得强非线性表达能力且预报性能良好的模型。并将KPCA-RVM应用于PTA装置对羧基苯甲醛(4-CBA)含量的软测量建模,结果表明该方法预测精度高于PCA-RVM和RVM。
上传时间: 2013-12-20
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完整的模式识别库,包括矩阵运算,各种模式识别算法,如K均值、SVM、RVM、NN、LDA等
标签: 模式识别
上传时间: 2016-04-02
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本文介绍了一般贝叶斯框架通过稀疏来解决回归和经典任务中利用线性模型中参数。虽然这框架完全概括说明了,我们对一个特定专业的做法,这个特定专业就是我们指的“相关向量机( RVM )” 一个模型以相同的函数模型功能流行和最先进的“支持向量机”( SVM) 。我们论证了利用概率贝叶斯学习的构造,我们可以得出准确的预测模式,这个模型相比SVM大幅减少了使用基底函数,同时提供了一些其他优点。这些优点包括在效益指标的概率预测,自动估算“nuisance”参数,并利用该设施任意基函数(如:非`Mercer 的内核)
上传时间: 2014-01-01
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