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在训练集不足的情况下,SVM算法有待改进,以提高其评价的准确性。采用凹半监督支持向量机,利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习,提高了模型预测的精度。
凹半监督支持向量机及其应用
【摘 要】
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在训练集不足的情况下,SVM算法有待改进,以提高其评价的准确性。采用凹半监督支持向量机,利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习,提高了模型预测的精度。
【机 构】
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华南理工大学,广州天河软件园管委会博士后科研工作站,蓝盾信息安全技术股份有限公司,华南师范大学南海学院,华南师范大学计算机学院
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2010年28期
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