一种基于多学习器标记的半监督SVM学习方法

门昌骞; 王文剑

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一种基于多学习器标记的半监督SVM学习方法

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传统的支撑向量机是一种有监督学习方法,为了提高其泛化能力,提出了一种新的基于多学习器标记的半监督SVM学习方法.该方法将训练集分为有标记样本和无标记样本两个集合,通过对无标记样本进行分别标记,不断修正有标记样本集规模,从而提高SVM的泛化性能.在中文电子邮件过滤数据集上的实验结果证明了该方法的可行性和有效性.

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来源
《广西师范大学学报（自然科学版）》|2008年第1期|186-189|共4页
作者
门昌骞; 王文剑;
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作者单位

山西大学,计算智能与中文信息处理教育部重点实验室,山西,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,山西,太原,030006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动推理、机器学习;
关键词
半监督学习; 支持向量机; 邮件过滤;
入库时间 2023-07-25 19:16:13

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