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面向循证医学网络文献的SVM分类方法   总被引:2,自引:1,他引:1  
支持向量机(support vector machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,是一种高效的分类识别方法.首先分析支持向量机原理,然后提出一种使用Bagging组合学习方法改进SVM算法的网页分类方法.基于循证医学网络文献分类的实验表明,该方法使训练数据规模大大减小,且比传统的SVM算法分类性能更好,具有较好的精确率和召回率.  相似文献   
2.
杨旭  郭绍翠  唐焕玲 《科技资讯》2010,(15):208-208
本文以烟台职业学院这一高职高专类院校的软件技术技能型人才培养方法与途径研究为实例,系统地介绍了软件技术专业人才培养优秀的方法与科学的途径,并介绍了软件技术专业的项目实训与学生培养良好效果。  相似文献   
3.
AdaBoost作为一种有效的集成学习方法,能够明显提高不稳定学习算法的分类正确率,但对稳定的Naive Bayesian分类算法的提升效果却不明显.为此,利用多种特征评估函数建立不同的特征视图,生成多个有差异的加权朴素贝叶斯(WNB)基分类器;尝试使用几种不同的方式将样本权重嵌入WNB基分类器的参数中,对WNB产生扰动,进一步增加基分类器的不稳定性.实验结果表明,对比AdaBoost所提算法,BoostMV-WNB能够明显提升WNB文本分类器的性能.  相似文献   
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