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针对支持向量机对大样本学习占用内存多、训练速度慢等不足，本文归纳总结出分治、约减训练集、增量学习、并行化等四种解决策略。四种策略基于两个改进方向：其它算法结合、改变支持向量机算法结构，最终目的是减少支持向量机训练占用内存，提高训练速度。
大样本支持向量机分类策略研究
【摘 要】
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针对支持向量机对大样本学习占用内存多、训练速度慢等不足，本文归纳总结出分治、约减训练集、增量学习、并行化等四种解决策略。四种策略基于两个改进方向：其它算法结合、改变
【机 构】
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湖南永州职业技术学院计算机系,华南师范大学经济管理学院信息管理系
【出 处】
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微计算机信息
【发表日期】
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2012年4期
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