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根据支持向量的作用,利用基于SVM的增量学习算法将一个大型数据集分成许多不相交的子集,按批次对各个训练子集中的样本进行训练而得到一个分类器,从而对网页文件进行自动分类.在进行网页文件分类时,本文提出只利用正例数据和一些无标记数据来训练SVM分类器,以提高分类的准确性.
基于SVM的增量学习算法及其在网页分类中的应用
【摘 要】
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根据支持向量的作用,利用基于SVM的增量学习算法将一个大型数据集分成许多不相交的子集,按批次对各个训练子集中的样本进行训练而得到一个分类器,从而对网页文件进行自动分类
【机 构】
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湖南师范大学工学院电子工程系
【出 处】
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计算机时代
【发表日期】
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2004年11期
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