| 一种基于支持向量机的直推式学习算法 |
| |
| 引用本文： | 赵英刚,陈奇,何钦铭. 一种基于支持向量机的直推式学习算法[J]. 江南大学学报(自然科学版), 2006, 5(4): 441-444 |
| |
| 作者姓名： | 赵英刚 陈奇 何钦铭 |
| |
| 作者单位： | 1. 浙江大学,计算机科学与技术学院,浙江,杭州,310027
2. 浙江大学,计算机科学与技术学院,浙江,杭州,310027;宁波理工学院,信息科学与工程分院,浙江,宁波,315100 |
| |
| 摘 要： | 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、分类速度以及使用的样本规模上,都表现出了一定的优越性.
|
| 关 键 词： | 支持向量机 直推式学习 半监督学习 |
| 文章编号： | 1671-7147（2006）04-0441-04 |
| 收稿时间： | 2006-02-28 |
| 修稿时间： | 2006-06-21 |
A Transductive Learning Algorithm Based on Support Vector Machine |
| |
| ZHAO Ying-gang,CHEN Qi,HE Qin-ming. A Transductive Learning Algorithm Based on Support Vector Machine[J]. Journal of Southern Yangtze University:Natural Science Edition, 2006, 5(4): 441-444 |
| |
| Authors: | ZHAO Ying-gang CHEN Qi HE Qin-ming |
| |
| Affiliation: | 1. College of Computer Science, Zhejiang University, Hangzhou 310027, China;2.School of Information Science Engineering, Ninagbo Institute of Technology, Zhejiang University, Ningbo 315100, China |
| |
| Abstract: | |
| |
| Keywords: | support vector machine transductive learning semi-supervised learning |
| 本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录！ |
|
