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目前的文本单类别分类算法在进行增量学习时需要进行大量的重复计算,提出了一种新的用于文本的单类别分类算法,在不降低分类效果的同时,有效地减少了加入新样本学习时所需的计算量,从而比较适合于需要进行增量学习的情况。该方法已进行了测试实验,获得了较好的实验结果。
支持增量学习的文本单类别分类算法
【摘 要】
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目前的文本单类别分类算法在进行增量学习时需要进行大量的重复计算,提出了一种新的用于文本的单类别分类算法,在不降低分类效果的同时,有效地减少了加入新样本学习时所需的
【机 构】
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中国科学技术大学电子信息工程系,中国科学技术大学自动化系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2008年27期
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