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当样本集很大时，训练支持向量机需要很大的内存空间和很长的CPU占用时间．为了减轻支持向量机训练过程中的计算负担，提出一种快速的改进算法，该算法只选择靠近最优超平面的样本．实验结果表明：当训练集很大时，训练时间及预处理的时间都得到了削减，同时，分类精度并没有损失．
支持向量机分类器的快速样本选择法
【摘 要】
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当样本集很大时，训练支持向量机需要很大的内存空间和很长的CPU占用时间．为了减轻支持向量机训练过程中的计算负担，提出一种快速的改进算法，该算法只选择靠近最优超平面的样本．实
【机 构】
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吉林农业大学信息技术学院
【出 处】
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沈阳化工学院学报
【发表日期】
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2007年4期
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