基于贝叶斯理论的支持向量机综述

• 作者: 徐立霞 苏展
• 来源期刊: 计算机应用与软件
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 贝叶斯理论 先验概率 后验概率
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 应用技术与研究
• 页码范围: 179-181,193
• 分类号: TP3
• 字数: 4512字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-386X.2010.05.053

摘要

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	苏展	解放军理工大学理学院	10	125	5.0	10.0
2	徐立霞	南京财经大学经济学院统计系	10	48	3.0	6.0