【摘 要】
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A semi-supervised vector machine is a relatively new learning method using both labeled and unlabeled data in classification. Since the objective function of th
【机 构】
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SchoolofMathematicsandPhysics,DepartmentofMathematicalSciences
【基金项目】
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This work was supported by the Fundamental Research Funds for Uni versity of Science and Technology Beijing （FRF-BR- 12-021）.
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A semi-supervised vector machine is a relatively new learning method using both labeled and unlabeled data in classification. Since the objective function of the model for an unstrained semi-supervised vector machine is not smooth, many fast optimization
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