最优分类超平面

作品数:16被引量:67H指数:4
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相关机构:河北大学西安交通大学武汉大学河北省机器学习与计算智能重点实验室更多>>
相关期刊:《计算机工程与设计》《南京大学学报(自然科学版)》《北京生物医学工程》《集美大学学报(自然科学版)》更多>>
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基于SVM的Web文本快速增量分类算法被引量:6
《计算机应用研究》2012年第4期1275-1278,共4页丁文军 薛安荣 
高校博士点基金资助项目(20093227110005);校高级人才启动基金资助项目(09JDG041);省科技型企业创新资金资助项目(BC2010172)
针对基于支持向量机的Web文本分类效率低的问题,提出了一种基于支持向量机Web文本的快速增量分类FVI-SVM算法。算法保留增量训练集中违反KKT条件的Web文本特征向量,克服了Web文本训练集规模巨大,造成支持向量机训练效率低的缺点。算法...
关键词:支持向量机 支持向量 最优分类超平面 KKT条件 文本特征向量 
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