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[学位论文] 作者：林宣民,,
来源：浙江工业大学 年份：2004
近年来,随着计算机网络技术和传感器技术的发展,应用软件和设备产生了大量的高维数据,且规模呈几何级数增加。这些数据大多数是无标签样本或是带少量标签的样本,而给大量样本...
[期刊论文] 作者：姚明海,林宣民,
来源：浙江工业大学学报 年份：2018
为了提高机器学习在大数据集中的学习性能,提出了一种基于局部敏感Hash的半监督支持向量机增量学习算法.首先利用局部敏感Hash能快速查找相似数据特性的能力,筛选出第一次增...
[期刊论文] 作者：姚明海,林宣民,王宪保,,
来源：计算机科学 年份：2017
为了提高大规模高维度数据的训练速度和分类精度,提出了一种基于局部敏感哈希的SVM快速增量学习方法。算法首先利用局部敏感哈希能快速查找相似数据的特性,在SVM算法的基础上...
[期刊论文] 作者：姚明海,林宣民,王宪保,,
来源：浙江工业大学学报 年份：2018
为了提高机器学习在大数据集中的学习性能,提出了一种基于局部敏感 Hash的半监督支持向量机增量学习算法.首先利用局部敏感 Hash能快速查找相似数据特性的能力,筛选出第一次...
[期刊论文] 作者：姚明海，林宣民，王宪保，YAOMing-hai，LINXuan-min，WANGXian-bao,
来源：计算机科学 年份：2017
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