?调整参数

, αz k )的 Dirichlet 分布中随机抽样得到的数值，这里的α为 调整参数 （ tuning parameter ），α越大，得到的新值的值就越是接近于现值。新值接受与 否的Hasting 比率值是两个Dirichlet 分布密度的比值。

?微调参数

用于基因挑选的显著性阈值可被视为一个构建分类器的“微调参数”（Tuning Parameter）。通过选择不同的“微调参数”以给出最小的交叉验证错分率可被视作分类器构建算法的一部分。