摘要：支持向量机根据VC维理论和结构风险最小化原则，是一种建立在统计学习理论基础之上具有新颖、功能强大特点的机器学习方法。它具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点，近年来越来越引起关注。但支持向量机是一种小样本机器学习方法，自身的复杂性和多重共线性成为其处理大规模数据时的“瓶颈”问题。岭回归方法是一种修正的最小二乘估计法，是一种专门用于复共线性数据分析的有偏估计方法，当自变量系统中存在多重相关性时，它可以提供一个比最小二乘法更为稳定的估计。本文将岭回归．支持向量机结合，用于数据挖掘方法之一——文本分类中，实验结果表明：本方法可以提高支持向量机分类的训练速度和分类精度。

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