基于贝叶斯理论的支撑向量机概述

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。