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1.
基于机器学习的文本分类技术研究进展   总被引:94,自引:1,他引:93       下载免费PDF全文
苏金树  张博锋  徐昕 《软件学报》2006,17(9):1848-1859
文本自动分类是信息检索与数据挖掘领域的研究热点与核心技术,近年来得到了广泛的关注和快速的发展.提出了基于机器学习的文本分类技术所面临的互联网内容信息处理等复杂应用的挑战,从模型、算法和评测等方面对其研究进展进行综述评论.认为非线性、数据集偏斜、标注瓶颈、多层分类、算法的扩展性及Web页分类等问题是目前文本分类研究的关键问题,并讨论了这些问题可能采取的方法.最后对研究的方向进行了展望.  相似文献
2.
回归支持向量机的改进序列最小优化学习算法   总被引:20,自引:0,他引:20       下载免费PDF全文
张浩然  韩正之 《软件学报》2003,14(12):2006-2013
支持向量机(support vector machine,简称SVM)是一种基于结构风险最小化原理的学习技术,也是一种新的具有很好泛化性能的回归方法,提出了实现回归支持向量机的一种改进的SMO(sequential minimal optimization)算法,给出了两变量子优化问题的解析解,设计了新的工作集选择方法和停止条件,仿真实例说明,所提出的SMO算法比原始SMO算法具有更快的运算速度.  相似文献
3.
多核学习方法   总被引:20,自引:2,他引:18       下载免费PDF全文
多核学习方法是当前核机器学习领域的一个新的热点. 核方法是解决非线性模式分析问题的一种有效方法, 但在一些复杂情形下, 由单个核函数构成的核机器并不能满足诸如数据异构或不规则、样本规模巨大、样本不平坦分布等实际的应用需求, 因此将多个核函数进行组合, 以获得更好的结果是一种必然选择. 本文根据多核的构成, 从合成核、多尺度核、无限核三个角度, 系统综述了多核方法的构造理论, 分析了多核学习典型方法的特点及不足, 总结了各自的应用领域, 并凝炼了其进一步的研究方向.  相似文献
4.
基于核的特征提取技术及应用研究   总被引:17,自引:0,他引:17  
该文分析了一般主成分分析在处理非线性问题上存在的不足,阐述了基于核的主成分分析方法,并将其首次应用到综合评价中,应用结果表明:基于核的主成分分析方法具有优秀的特征提取性能,采用不同形式的核函数基本上能获得相同精度的特征提取效果,文末指出为提高运算速度,减少内存要求和降低复杂度,可在KPCA中结合主动学习的方法。  相似文献
5.
"操作系统"教学方法初探   总被引:7,自引:0,他引:7  
“操作系统”是高校计算机类专业的必修课程,由于其理论性很强,牵涉的相关知识很多,学习时有较大的难度。如何提高学生的学习兴趣,摆脱枯燥乏味之感,成了摆在教师面前的一道课题。笔者从多年的实践中发现,在教学中要特别注意把握课程的整体性,理论与实践相结合,同时采用活泼多样的教学形式和考核方法,培养自学能力,让同学们学得有兴趣、有信心、有成果。一、把握整体性操作系统是一个有机的整体,而不是一个个孤立的部分,虽然在教学中为了便于理解、突出重点,在各个章节中通常只围绕某一种功能来进行讨论,但如果将各部分功能割裂开来,就不能…  相似文献
6.
基于支持对象的野点检测方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
肖健华 《计算机工程》2003,29(11):43-45
从模式识别的角度出发,分析了基于核的野点检测方法,指出随着样本数目的增加,该方法会因为过大的优化规模而无法实际操作,为此提出了基于支持对象的野点检测方法,该方法大大降低了运算规模和内存需求,保证了野点检测实时性的要求。  相似文献
7.
有监督的局部保留投影降维算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对局部保留投影(LPP)的非监督本质,提出一种称为有监督的局部保留算法(SLPP)的线性降维方法,它同时考虑类间分离性以及LPP中的局部保留特性.实验结果表明SLPP算法较其他算法优越.线性的SLPP算法还可通过使用核方法扩展到非线性的情况.  相似文献
8.
基于KPLS的网络入侵特征抽取及检测方法   总被引:5,自引:1,他引:4  
从特征抽取的角度研究提高入侵检测性能问题,提出应用核偏最小二乘(KPLS)进行入侵特征抽取和检测的方法.其优点在于KPLS能非线性地抽取输入特征的多个正交分量,并保持与输出类别的相关性,可同时完成入侵特征抽取和判别.将该方法应用于基于Linux主机的入侵检测实验,取得了比SVM和KPCR等方法更好的效果.  相似文献
9.
核学习机研究   总被引:4,自引:2,他引:2  
该文概述了近年来机器学习研究领域的一个热点问题——核学习机。首先分析了核方法的主要思想,然后着重介绍了几种新近发展的核学习机,包括支持向量机、核的Fisher判别分析等有监督学习算法及核的主分量分析等无监督学习算法,最后讨论了其应用及前景展望。  相似文献
10.
基于核方法的中文实体关系抽取研究   总被引:3,自引:1,他引:2  
命名实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题之一。该文探讨了核方法在中文关系抽取上的有效性问题,主要分为三部分:研究了在卷积树核中使用不同的语法树对关系抽取性能的影响;通过构造复合核检查了树核与平面核之间的互补效果;改进了最短路径依赖核,将核计算建立在原最短依赖路径的最长公共子序列上,以消除原始最短路径依赖核对依赖路径长度相同的过严要求。因为核方法开始被用于英文关系抽取时,F1值也只有40%左右,而我们在ACE2007标准语料集上的实验结果表明,只使用作用在语法树上的卷积核时,中文关系抽取的F1值达到了35%,可见卷积核方法对中文关系抽取也是有效的,同时实验也表明最短路径依赖核对中文关系抽取效果不明显。  相似文献
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