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基于SVM的增量学习算法及其在网页分类中的应用
作者姓名:周利萍  杨家红  黄务兰
作者单位:湖南师范大学工学院电子工程系,湖南,长沙,410081;湖南师范大学工学院电子工程系,湖南,长沙,410081;湖南师范大学工学院电子工程系,湖南,长沙,410081
摘    要:
根据支持向量的作用,利用基于SVM的增量学习算法将一个大型数据集分成许多不相交的子集,按批次对各个训练子集中的样本进行训练而得到一个分类器,从而对网页文件进行自动分类。在进行网页文件分类时,本文提出只利用正例数据和一些无标记数据来训练SVM分类器,以提高分类的准确性。

关 键 词:支持向量机  网页分类  增量学习  无标记数据
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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