Genom detta dokument införs ett allmänt Bayesianskt ramverk för att få fram glesa lösningar på regressions- och klassiceringsuppgifter med hjälp av linjära modeller i parametrarna. Även om denna ram är helt allmän, illustrerar vi vår strategi med en särskild specialisering som vi betecknar "relevans vektormaskin" (RVM), en modell av identisk funktionell form till den populära och toppmoderna "stöd vektormaskin" (SVM). Vi visar att genom att utnyttja en probabilistisk Bayesiansk inlärningsram kan vi härleda korrekta förutsägelsemodeller som vanligtvis utnyttjar dramatiskt färre basfunktioner än en jämförbar SVM samtidigt som vi erbjuder ett antal ytterligare fördelar. Dessa inkluderar fördelarna med probabilistiska förutsägelser, automatisk uppskattning av "nuisance"-parametrar och möjligheten att utnyttja godtyckliga basfunktioner (t.ex. Icke-'Mercer'-kärnor). Vi beskriver det Bayesianska ramverket och tillhörande inlärningsalgoritm för RVM, och ger några belysande exempel på dess tillämpning tillsammans med några jämförande riktmärken. Vi ger en förklaring till den exceptionella graden av gleshet som erhållits, och diskuterar och demonstrerar några av de fördelar, och potentiella utvidgningar, av Bayesian relevans lärande.
Tipping REF föreslog Relevance Vector Machine, en algoritm baserad på Bayesian teori med en funktionell form som liknar SVM, som försöker minimera antalet stödvektorer som produceras under lärande.
Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine
{'venue': 'J. Mach. Learn. Res.', 'journal': 'J. Mach. Learn. Res.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}