Voir la source de Machine à vecteur de pertinence

== Définition ==
La MVP est un modèle stochastique bayésien spécialisé qui utilise la même fonction de noyau,
dépendant des données, qu'un [[séparateur à vaste marge]] ([[SVM]]).


== Français ==
''' machine à vecteur de pertinence '''

''' MVP '''

== Anglais ==
''' relevance vector machine'''

'''RVM'''

In mathematics, a Relevance Vector Machine (RVM) is a machine learning technique that uses Bayesian inference to obtain parsimonious solutions for regression and probabilistic classification.[1] The RVM has an identical functional form to the support vector machine, but provides probabilistic classification.

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[https://en.wikipedia.org/wiki/Relevance_vector_machine  Source : Wikipedia ]
[https://espace.inrs.ca/id/eprint/2077/ Source : INRS ]

[[Catégorie:vocabulary]]