【摘 要】
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层叠支持向量机将原始数据集随机划分为多个子集,对数据子集采取并行训练,可以有效提高分类器的训练效率。但其在将原始数据随机划分为多个训练子集时,可能会给各并行节点带
【基金项目】
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安徽省教育厅自然科学重点项目(KJ2017A586)
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层叠支持向量机将原始数据集随机划分为多个子集,对数据子集采取并行训练,可以有效提高分类器的训练效率。但其在将原始数据随机划分为多个训练子集时,可能会给各并行节点带来文本信息结构的不均衡,进而影响分类器的最终分类效果。提出了一种基于混合样本训练子分类器的训练模型,实验表明,基于混合样本训练的层叠支持向量机,可以较好地解决训练样本信息结构不均衡问题,保证层叠训练得到的分类器具有较好的精确度和稳定性。
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