摘要：介绍一种新的机器学习方法——相关向量机（Relevance Vector Machine）。相关向量机是一种新的基于贝叶斯统计学习理论的学习方法，与支持向量机（Support Vector Machine）的相比，可以有概率型输出、更稀疏和核函数选择更自由等优点。详细论述相关向量机的研究现况、理论基础及算法思想，并通过仿真实验说明该方法曲有效性，最后展望相关向量机的研究发展趋势，且提出相关向量机中仍需解决的关键问题。

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