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[其他资源] 一种基于SVM 的主动多分类方法

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杨利霞        

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    发表于 2020-11-20 15:29 |显示全部楼层
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    一种基于SVM 的主动多分类方法

    , W5 c3 u7 k. D1 o! g# S# `4 C( d; J4 @* s+ \
    4 S2 j% ]1 B. v# e) Z

    & u$ l$ Y+ f# K7 ]6 y! @+ a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
    7 Q1 F# d0 g; x, ^* V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
    9 j+ ^7 k; F2 x$ G5 y* x3 k* x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 & a9 O+ _6 X! C/ B. _4 Y8 L
    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
    , K# b6 j( W/ M7 A% q& N4 |% E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。8 {& z5 }+ W0 R! v( W# _+ W0 ]

    ; k- u' c6 Z& ^0 q
    4 X, B1 s6 u7 T

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