**错误**。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）并不直接基于小概率事件原理。 支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。SVM的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。SVM的的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 小概率事件原理，又称实际推断原理，是一种统计推断原理，其认为小概率事件在一次试验中基本上不会发生。这个原理是概率论在统计学的应用中的一个重要表现，它提供了一种依据概率大小进行统计推断的准则。然而，这一原理并不直接用于支持向量机的设计和训练过程中。
