任何好的贝叶斯方法都与先验分布的选择有关,先验分布越合理,则后验估计更合理。对于0-1序列的变点问题,本文提出根据机械学习的概念对原有先验进行改进,得到改进后的更为合理的先验,然后利用该先验得出更合理的关于变点位置的后验估计,最后借助随机模拟的方法说明该方法的优越性。