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提出了一种基于β因子历史样本淘汰机制的在线学习算法。对UCI标准数据集中的部分样本集的测试结果表明：该机制有效地淘汰了一些样本，在保持了分类精度和泛化能力的情况下，大大加快了增量学习的训练速度。
基于β因子的支持向量机增量学习算法
【摘 要】
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提出了一种基于β因子历史样本淘汰机制的在线学习算法。对UCI标准数据集中的部分样本集的测试结果表明：该机制有效地淘汰了一些样本，在保持了分类精度和泛化能力的情况下，大大
【机 构】
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广东金融学院应用数学系,华中师范大学网络教育学院,仲恺农业技术学院科研处
【出 处】
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仲恺农业技术学院学报
【发表日期】
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2007年2期
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