一种协同支持向量机学习算法

来源 :第八届中国Rough集与软计算、第二届中国Web智能、第二届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC'2 | 被引量 : 0次 | 上传用户：lianjinling27

【摘要】

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本文提出一种基于协同训练(Co-Training)半监督学习的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)学习算法,称为Co-SVR算法,探讨了学习器差异性对泛化能力的影响及算法的有

【作者】

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唐超;王文剑;

【机构】

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山西大学计算机与信息技术学院,计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,太原 030006

【出处】

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第八届中国Rough集与软计算、第二届中国Web智能、第二届中国粒计算联合会议(CRSSC-CWI-CGrC'2

【发表日期】

：

2008年期

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本文提出一种基于协同训练(Co-Training)半监督学习的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)学习算法,称为Co-SVR算法,探讨了学习器差异性对泛化能力的影响及算法的有效性。在标准数据集上的实验得到了较好的效果,实验结果表明该算法可以有效地利用无标记示例提高支持向量机的学习性能.

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