10.3969/j.issn.1006-8554.2009.04.025
相关向量机学习的研究
支持向量机(SVM)是利用核函数产生组合优化应用于回归和分类问题的技术.然而SVM具有明显的缺少概率的输出,要求估计权衡参数和必须满足Mercer核函数等缺陷,RVM不受上述缺陷影响,只需更少的核函数产生与SVM相同的线性输出模型的贝叶斯方法.
相关向量、相关向量机、稀疏贝叶斯
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TP1;TN9
2009-06-02(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共2页
39-40
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10.3969/j.issn.1006-8554.2009.04.025
相关向量、相关向量机、稀疏贝叶斯
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TP1;TN9
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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”
国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304
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