RVM算法（相關向量機）是一種基於貝葉斯框架的機器學習算法，它通過自動選擇相關向量（即對模型有貢獻的向量）來實現稀疏性，主要用於回歸和分類任務。與傳統的支持向量機（SVM）相比，RVM在模型選擇和稀疏性方面表現更好。
RVM算法的核心思想是根據數據的信噪比自動選擇和刪除特徵向量，從而構建一個稀疏模型。在RVM中，權重向量服從零均值高斯分布，且這些權重的精度（或方差）的倒數服從Gamma分布。這樣，RVM可以通過最大化邊緣似然函式來確定模型的相關向量和參數。
RVM的損失函式包括兩部分，一部分是權重的平方項，另一部分是與訓練數據擬合誤差相關的項。此外，還涉及到對精度向量的處理。通過最小化這個損失函式，RVM能夠得到一個最優的模型。
在實際套用中，RVM可以用於回歸、分類、特徵選擇等場景。例如，在使用RVM進行回歸時，需要準備訓練數據和測試數據，並對訓練數據進行預處理，如標準化處理。此外，RVM也被套用於最佳化其他算法，如使用海鷗算法、粒子群算法、痲雀算法等最佳化RVM模型，以提高回歸預測的準確度。