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标题: 一种基于SVM 的主动多分类方法 [打印本页]

作者: 杨利霞    时间: 2020-11-20 15:29
标题: 一种基于SVM 的主动多分类方法
一种基于SVM 的主动多分类方法

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针对传统的多分类模型学习效率较低,对于复杂的多类别数据无法进行高效分类的问题,提出了一种基于
0 R6 _& ~' D$ a* ^* o+ O5 |+ ]) B支撑向量机(SupportVectorMachine,SVM)的主动多分类方法。该方法通过引入就绪分类器和阻塞分类器的概
5 Q' @5 y' x7 T! J7 w念,将主动学习的策略用于SVM 多分类器的构造过程,在主动多分类过程中随着分类器的不断更新,动态地控制 * e, v4 s: ]! \
样本是否参与主动学习;从分类器和训练样本数量两方面进行了优化,降低了分类模型构造的复杂度。实验结果
5 t5 ~+ m: v6 K1 N表明,本文提出的主动多分类方法有效提高了模型的学习效率和泛化性能。
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一种基于SVM 的主动多分类方法.pdf

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作者: huangma    时间: 2023-8-19 11:28
谢谢佬的好资料,谢谢7 L% D$ j+ W' d8 k$ _# v1 s7 c





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