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支持向量机增量学习算法，有效的解决了因数据集庞大而引起的内存不足问题，改善了因出现新样本而造成原分类器分类精度降低、分类时间延长的局面。本文阐述了几种具有代表性的增量学习算法，比较了它们的优缺点，给出了进一步的研究方向。
支持向量机增量学习算法综述
【摘 要】
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支持向量机增量学习算法，有效的解决了因数据集庞大而引起的内存不足问题，改善了因出现新样本而造成原分类器分类精度降低、分类时间延长的局面。本文阐述了几种具有代表性的增
【机 构】
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渤海大学信息科学与工程学院,辽宁科技大学计算机科学与工程学院,东南科学与技术学科博士后流动站
【出 处】
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渤海大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2007年2期
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