一种PSVM的改进技术

来源 :第十一届中国人工智能学术年会 | 被引量 : 0次 | 上传用户：asdf716

【摘要】

：

PSVM作为一种新型SVM方法,避免了求解二次规划问题,具有更快的计算速度,但PSVM在学习样本比例不平衡时易对小类样本误识.本文提出一种改进方法PSVM-UP,通过非平衡惩罚机制减

【作者】

：

单莘朱永宣郭军

【机构】

：

北京邮电大学,信息工程学院,北京,100876

【出处】

：

第十一届中国人工智能学术年会

【发表日期】

：

2005年期

【关键词】

：

样本比例学习小类样本误识二次规划问题不平衡训练速度计算速度改进方法惩罚机制适应性识别率非平衡实验求解

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PSVM作为一种新型SVM方法,避免了求解二次规划问题,具有更快的计算速度,但PSVM在学习样本比例不平衡时易对小类样本误识.本文提出一种改进方法PSVM-UP,通过非平衡惩罚机制减少学习样本比例不平衡时小类样本的误识.在KDDCUP99上的实验表明PSVM-UP在保证较高识别率和训练速度的同时,较PSVM对学习样本比例变化具有更好的适应性.

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