「パターン認識と機械学習」(PRML)読書会 #9 で担当する 7.2 章の資料です。 いつもついつい資料を作り込んでしまってたけど、今回は念願の「資料はアジェンダ＋疑問点のまとめ」「板書メイン」になる予定。 7.2 関連ベクトルマシン SVM(support vector machine) と RVM(relevace vector machine) の対比 SVM RVM 疎 もっと疎 ２値 確率 半正定値 正定値性不要 凸 非凸 O(N^2) O(N^3) 交差検定とか ARD サポートベクトル＝マージン境界上 関連ベクトル＝境界から離れた位置にも 7.2.1 回帰問題に対するRVM 【３章の復習】ベイズの枠組みでの線形回帰 1. モデル(条件付き確率) p(y|x,w,β) = N(y|w^T φ(x), β^-1) 2. 事前確率 p(w|α) = N(w|0, α^-1) 3.