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支持向量机（SVM）以其坚实的理论基础,和在机器学习领域表现出的良好推广性能,获得了越来越广泛的关注。为更好地推进其发展,科研工作者们借鉴统计学中经典的贝叶斯理论,做了大量工作,例如：引进贝叶斯理论中先验知识、后验概率等概念,改进支持向量机中的判别准则;或利用贝叶斯理论估计支持向量机中的参数w、正规化参数以及核参数等。目前已取得不错的效果,使支持向量机理论更具有实用价值。