Bayesian Support Vector Machine

Bayesian SVM วางการแจกแจงก่อน (prior distribution) เหนือเวกเตอร์น้ำหนัก (weight vector) ของ SVM มาตรฐาน และอนุมานการแจกแจงภายหลัง (posterior) แบบเต็ม ซึ่งช่วยให้สามารถประมาณค่าความไม่แน่นอนที่สอบเทียบได้ (calibrated uncertainty estimates) การเลือกไฮเปอร์พารามิเตอร์อัตโนมัติ และการทำนายเชิงความน่าจะเป็น (probabilistic predictions) โดยรวมเอาแนวคิดเชิงเรขาคณิตตามขอบเขตที่แข็งแกร่งของ SVM เข้ากับการวัดปริมาณความไม่แน่นอนตามหลักการของการอนุมานแบบเบย์ (Bayesian inference)