随着人工智能技术的发展，机器学习算法成为了一个炙手可热的研究领域。在众多的算法中，支持向量机（SVM）因其优秀的分类性能而备受关注。然而，在实际应用中，SVM也有其局限性。例如，它倾向于输出稀疏解，这可能会导致模型解释性降低。这时，相关向量机（Relevance Vector Machine, RVM）便应运而生了。

相关向量机是一种基于贝叶斯推断的机器学习方法，它与支持向量机相比具有许多优点。首先，RVM在预测时会给出概率分布，而不是简单的二元决策边界，这使得结果更易于理解。其次，RVM可以自动选择特征，从而减少过度拟合的风险。最后，RVM通常会产生更少的相关向量，这意味着模型更加简洁，计算效率更高。

通过使用RVM，我们可以在保持高精度的同时，获得更高效、更简洁的模型。对于那些希望深入理解机器学习算法及其应用的人来说，掌握相关向量机的知识无疑是一个不错的选择。🚀📚

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