Relevance Vector Machine（相关向量机）即RVM, 引入了贝叶斯方法，提供后验概率的输出，并且常常能产生更稀疏的解（在测试集上预测时速度更快）。SVM常常需要用交叉验证的方法确定模型复杂度参数C，而对于RVM来说，引入贝叶斯方法的另一个好处就是，省去了模型选择这一步。但RVM由于求矩阵的逆的运算，常常需要更多的训练时间。