【摘 要】
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直推式支持向量机（Transductive Support Vector Machine，TSVM）是标准的支持向量机算法在半监督学习问题上的一种扩展，但已有的TSVM算法存在训练速度慢、回溯式学习多、学习性能
【机 构】
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浙江大学计算机科学与技术学院,宁波理工学院信息科学与工程分院
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直推式支持向量机（Transductive Support Vector Machine，TSVM）是标准的支持向量机算法在半监督学习问题上的一种扩展，但已有的TSVM算法存在训练速度慢、回溯式学习多、学习性能不稳定等缺点，针对这些问题提出一种改进的直推式支持向量机算法——ITSVM，该算法较准确地确定了待训练的未标识样本中的正负样本数问题，有效解决了传统TSVM中过多的回溯式学习问题，同时该算法也无需利用过多的未标识训练样本，从而减轻了计算强度．实验表明，ITSVM相比TSVM在分类正确率、分类速度以及
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