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支持向量机不能直接对大规模的训练数据进行学习。提出一种新的减小样本集规模的方法；在映射后的高维空间中寻找两种类别的交界部分，交界部分上的样本作为学习样本。并且指出，不需涉及具体映射的形式只用核函数即可找到交界部分的样本。实验表明，新方法优于直接在低维样本空间中寻找交界部分样本的方法。
大规模训练数据的支持向量机学习新方法
【摘 要】
：
支持向量机不能直接对大规模的训练数据进行学习。提出一种新的减小样本集规模的方法；在映射后的高维空间中寻找两种类别的交界部分，交界部分上的样本作为学习样本。并且指出，不
【机 构】
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浙江大学计算机学院
【出 处】
：
计算机工程与设计
【发表日期】
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2006年13期
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