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贝叶斯分析方法（BayesianAnalysis）是贝叶斯学习的基础，它提供了一种计算假设概率的方法，这种方法是基于假设的先验概率、给定假设下观察到不同数据的概率以及观察到的数据本身而得出的。其方法为，将关于未知参数的先验信息与样本信息综合，再根据贝叶斯公式，得出后验信息，然后根据后验信息去推断未知参数的方法。[1]

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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...

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