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针对大多数主动学习支持向量机(ASVM)的主动学习策略只注重考察超平面附近的样本,忽略了有些距离超平面远但是支持向量的样本,而且没有考虑当前超平面是否接近实际的超平面。提出一种基于概率的主动支持向量机算法,采用一个置信因子来衡量当前的超平面接近实际的超平面的程度。实验结果都验证了该算法在分类精度与计算量方面都有了较大改进。 相似文献
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提出基于主动学习支持向量机的文本分类方法,首先采用向量空间模型(VSM)对文本特征进行提取,使用互信息对文本特征进行降维,然后提出主动学习算法对支持向量机进行训练,使用训练后的分类器对新的文本进行分类,实验结果表明该方法具有良好的分类性能。 相似文献
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提出一种利用离散余弦变换提取掌纹的特征,通过支持向量机进行掌纹分类识别的方法。在利用离散余弦变换进行特征提取时,将变换系数矩阵左上角的部分元素作为掌纹图像的特征;在利用支持向量机进行掌纹分类识别时,采用“一对多”的分类方案。实验结果表明该方法的有效性。 相似文献
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基于主动学习的加权支持向量机的分类 总被引:1,自引:1,他引:0
鲍翠梅 《计算机工程与设计》2009,30(4)
用支持向量机SVM进行分类时,针对在某些机器学习中,存在训练样本获取代价过大,且训练样本中类的数量不对称的问题,提出了基于主动学习策略的加权支持向量机.其在机器学习的进程中,每次从候选样本集中,主动选择最有利于改善分类器性能的n个新样本添加到训练样本中进行学习,引入类权重因子和样本权重因子,将惩罚参数与类权重因子和样本权重因子联系.实验结果表明,该方法能够有效减少训练样本数量,解决类的数量不对称的样本产生的最优分界面偏移的问题,使分类器获得较好的分类性能. 相似文献
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入侵检测系统已经成为网络安全技术的重要组成部分,然而传统的异常入侵检测技术需要通过对大量训练样本的学习,才能达到较高的检测精度,而大量训练样本集的获取在现实网络环境中是比较困难的。文章研究在网络入侵检测中,采用基于支持向量机(SVM)的主动学习算法,解决训练样本获取代价过大带来的问题。文中通过基于SVM的主动学习算法与传统的被动学习算法的对比实验,显示出主动学习算法与传统的学习算法相比,能有效地减少学习样本,极大地提高入侵检测系统的分类性能。 相似文献
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There are two well-known characteristics about text classification.One is that the dimension of the sample space is very high,while the number of examples available usually is very small.The other is that the example vectors are sparse.Meanwhile,we find existing support vector machines active learning approaches are subject to the influence of outliers.Based on these observations,this paper presents a new hybrid active learning approach.In this approach,to select the unlabelled example(s) to query,the learner takes into account both sparseness and high-di-mension characteristics of examples as well as its uncertainty about the examples‘‘ categorization.This way, the active learner needs less labeled examples,but still can get a good generalization performance more quickly than competing methods.Our empirical results indicate that this new approach is effective. 相似文献
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为了解决大样本集标记工作问题和分类器对新样本分类适应能力差的问题,结合球结构支持向量机,提出了一种主动学习自适应性分类方法。该方法根据主动学习思想,以边界近邻策略迭代选取最有价值的样本,初始训练分类器,再依据增量学习方法选取包含新信息的样本,以阶段跟新方式重新训练分类器,并根据余弦相似度对内存中支持向量进行控制。实验结果表明,该方法既减少了标记开销,又保持了分类器分类性能的稳定性和延续性。 相似文献
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针对粒度支持向量机进行粒划分后提取代表点时丢失部分重要分类信息从而影响分类准确率的情况,提出了一种基于近邻边界的粒度支持向量机(Neighboring-boundary Granular Support Vector Machine,NGSVM)的学习策略。首先采用kmeans方法进行粒划分,对不同的粒依据不同的规则提取粒内代表点,并按照要求分别将代表点放入精简集或修正集中,再用这两个集合中的数据对支持向量机进行训练;形成分类器后,根据核空间距离提取靠近分类面的近邻边界数据以对分类面进行修正。仿真实验结果表明,通过提取靠近分类面的近邻边界数据进行重新训练,能够修正分类面,进一步提高粒度支持向量机的分类准确率。 相似文献
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为了提高人脸识别率,本文提出了一种增量学习支持矢量机(SVM)人脸识别方法,有效地对SVM的参数进行更新。提出的方法采用高斯概率模型描述SVM的参数统计特征,在无需额外存储训练数据的前提下,采用增量学习SVM的方式实现参数的更新;并通过最小化分类误差准则最大化SVM两类输出值概率分布间的距离。详细的实验以及与现有方法的比较结果表明,提出的识别方法具有更好的识别性能。 相似文献
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支持向量机已经成为处理大规模高维数据的一种有效方法。然而处理大规模数据需要的时间和空间代价很高,增量学习可以解决这个问题。该文分析了支持向量的性质和增量学习的过程,提出了一种新的增量学习算法,舍弃了对最终分类无用的样本,在保证测试精度的同时减少了训练时间。最后的数值实验和应用实例说明:算法是可行的、有效的。 相似文献
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基于相关向量机的机器学习算法研究与应用 总被引:4,自引:0,他引:4
介绍一种新的机器学习方法——相关向量机(Relevance Vector Machine)。相关向量机是一种新的基于贝叶斯统计学习理论的学习方法,与支持向量机(Support Vector Machine)的相比,可以有概率型输出、更稀疏和核函数选择更自由等优点。详细论述相关向量机的研究现况、理论基础及算法思想,并通过仿真实验说明该方法曲有效性,最后展望相关向量机的研究发展趋势,且提出相关向量机中仍需解决的关键问题。 相似文献
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支持向量机是一种新型机器学习方法,由于其出色的学习性能,该技术已成为机器学习领域新的研究热点。介绍用于分类的支持向量机的统计学习理论基础,在此基础上提出了支持向量机的分类算法,讨论了支持向量机存在的问题,对用于分类的支持向量机的应用前景进行了展望。 相似文献
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本文针对传统的增量学习算法无法处理后采集到的样本中含有新增特征的问题,设计适应样本特征维数增加的训练算法。在基于最小二乘支持向量机的基础上,提出了特征增量学习算法。该算法充分利用先前训练得到的分类器的结构参数,仅对新增特征采用最小二乘支持向量机进行学习。实验结果表明,该算法能够在保证分类精度的同时,有效效地提高训练速度并降低存储空间。 相似文献
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Support vector machine (SVM) is a general and powerful learning machine, which adopts supervised manner. However, for many
practical machine learning and data mining applications, unlabeled training examples are readily available but labeled ones
are very expensive to be obtained. Therefore, semi-supervised learning emerges as the times require. At present, the combination
of SVM and semi-supervised learning principle such as transductive learning has attracted more and more attentions. Transductive
support vector machine (TSVM) learns a large margin hyperplane classifier using labeled training data, but simultaneously
force this hyperplane to be far away from the unlabeled data. TSVM might seem to be the perfect semi-supervised algorithm
since it combines the powerful regularization of SVMs and a direct implementation of the clustering assumption, nevertheless
its objective function is non-convex and then it is difficult to be optimized. This paper aims to solve this difficult problem.
We apply least square support vector machine to implement TSVM, which can ensure that the objective function is convex and
the optimization solution can then be easily found by solving a set of linear equations. Simulation results demonstrate that
the proposed method can exploit unlabeled data to yield good performance effectively. 相似文献