Pattern Recognition and Machine Learning

118：karino2：2017/07/26(水) 21:31:19: 7.2はRelevance Vector Machine。

7.2.1でRVMのregressionを扱う。
普通の線形回帰のセッティング7.76で、yが7.78の時を考える。
さらにwのpriorを7.80と定義して、wに関してマージナライズした物（7.84）を最大化する。
すると、アルファの幾つかが発散するので、その発散する項のwの事後分布はゼロとなるから取り除くことが出来て、残った基底のベクトルがrelevance vector。

で、アルファとベータが出たら、7.90式で新たな入力xについてpredict出来る。

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