基于组合半监督的增量支持向量机学习算法

郭虎升; 王文剑; 潘世超

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基于组合半监督的增量支持向量机学习算法

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增量支持向量机(ISVM)由于在每次增量学习过程中无法选择最有效的增量样本,导致模型的泛化性能较差.针对此问题,文中提出基于组合半监督方式的增量支持向量机学习算法(ICS3 VM).通过将大量的无标记样本分批进行组合标记以选择最优的增量样本,即每次选择位于分类间隔内部的最有价值样本加入训练集,以此修正模型.同时选择分类间隔最大的一组标记作为最终标记,确保标记的准确性.在标准数据集上的实验表明,ICS3 VM能以较高的学习效率提高模型的泛化性能.

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来源
《模式识别与人工智能》 |2016年第6期|504-510|共7页
作者
郭虎升; 王文剑; 潘世超;
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作者单位

山西大学计算机与信息技术学院太原030006;

山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006;

山西大学计算机与信息技术学院太原030006;

山西大学计算智能与中文信息处理教育部重点实验室太原030006;

山西大学计算机与信息技术学院太原030006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
支持向量机; 组合半监督学习; 增量支持向量机(ISVM);

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