最終更新日 2014年7月02日

①RVM(関連サポートマシーン)回帰



SIN(x)にノイズが載った点(t)についてRVMで回帰します。


RVMは関連度が高い疎な点で回帰を行います。
関連度は超パラメータの経験ベイズで推定します。
参考文献 PRML(ビッショプ) 7.2.1


↓



３個の関連ベクトルで回帰したモデルが出力されます。




②RVM(関連サポートマシーン)識別



２区分の識別をRVMで行います。


RVMは関連度が高い疎な点で識別を行います。
RVM回帰を２値に変換してラプラス近似によって関連度を経験ベイズで推定します。
参考文献 PRML(ビッショプ) 7.2.3


↓




識別はSVMとは異なりRVMは確率で出力されます。
下記は関連度αを50回繰返し計算した結果です。


識別率の３D表示。



少数の関連ベクトル(RVM0□ RVM1×)で識別しています。



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