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大會與出版物 NeurIPS ICML（英語：International Conference on Machine Learning） ICLR ML（英語：Machine Learning (journal)） JMLR（英語：Journal of Machine Learning Research）
相關條目人工智能術語（英語：Glossary of artificial intelligence）機器學習研究數據集列表（英語：List of datasets for machine-learning research）機器學習概要（英語：Outline of machine learning）
閱論編

相關向量機（Relevance vector machine，RVM）是使用貝葉斯推理得到回歸和分類的簡約解的機器學習技術。RVM的函數形式與支持向量機相同，但是可以提供概率分類。

其與帶協方差函數的高斯過程等效。：

k(\mathbf {x} ,\mathbf {x'} )=\sum _{j=1}^{N}{\frac {1}{\alpha _{j}}}\phi (\mathbf {x} ,\mathbf {x} _{j})\phi (\mathbf {x} ',\mathbf {x} _{j})

其中φ是核函數（通常是高斯核函數），x₁,…,x_N是訓練集的輸入向量。^{[來源請求]}

Compared to the SVM the Bayesian formulation allows avoiding the set of free parameters that the SVM has and that usually require cross-validation based post optimizations. However RVMs use an Expectation Maximization (EM)-like learning method and are therefore at risk of local minima, unlike the standard SMO-based algorithms employed by SVMs which are guaranteed to find a global optimum.^{[來源請求]}

參考

Tipping, Michael E. Sparse Bayesian Learning and the Relevance Vector Machine. Journal of Machine Learning Research. 2001, 1: 211–244 [2010-03-31]. doi:10.1162/15324430152748236. （原始內容存檔於2020-02-19）.

軟件

dlib C++ Library （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）
The Kernel-Machine Library （頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）

參考

軟件

外部連結