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期刊论文
凹半监督支持向量机及其应用
凹半监督支持向量机及其应用
来源 :计算机工程与应用 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wangchongzhan
【摘 要】
:
在训练集不足的情况下,SVM算法有待改进,以提高其评价的准确性。采用凹半监督支持向量机,利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习,提高了模型预测的精度。
【作 者】
:
冼广铭
齐德昱
方群
柯庆
曾碧卿
庞雄文
【机 构】
:
华南理工大学,广州天河软件园管委会博士后科研工作站,蓝盾信息安全技术股份有限公司,华南师范大学南海学院,华南师范大学计算机学院
【出 处】
:
计算机工程与应用
【发表日期】
:
2010年28期
【关键词】
:
凹半监督支持向量机
机器学习
未标注样本
concave semi-supervised support vector machines
machine lea
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在训练集不足的情况下,SVM算法有待改进,以提高其评价的准确性。采用凹半监督支持向量机,利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习,提高了模型预测的精度。
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