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分析了支持向量的性质和增量学习过程,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该算法是可行、有效的。
基于支持向量机的增量学习算法
【摘 要】
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分析了支持向量的性质和增量学习过程,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该算法是可行、有效的。
【机 构】
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西安电子科技大学计算机系,西安电子科技大学计算中心
【出 处】
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计算机应用研究
【发表日期】
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2007年08期
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