大马力拖拉机提升系统研究与分析

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本论文主要研究机器学习用于信息检索:排序学习、半监督核矩阵学习以及用户交互式图像检索。  排序学习已经被成功用于文件检索,Ranking SVM是排序学习中一种常用的经典算法。然而,在Ranking SVM中,训练模型的时间复杂度很高,当训练集较大时,需要花费的时间很长。为解决该问题并提高排序的精度,本论文提出将集成学习的方法用于改进Ranking SVM,集成支撑矢量机排序提高了模型训练的效率,
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