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本文提出一种新的基于误差驱动的支撑向量机增量学习算法,不仅具有较好的泛化能力,而且最终分类决策函数只包含较少的支撑向量数目,从而可以有效地提高支撑向量机的训练和测试.数值试验说明了算法的合理性和有效性.
一种新的支撑向量机增量学习算法
【摘 要】
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本文提出一种新的基于误差驱动的支撑向量机增量学习算法,不仅具有较好的泛化能力,而且最终分类决策函数只包含较少的支撑向量数目,从而可以有效地提高支撑向量机的训练和测
【机 构】
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山西大学计算机与信息技术学院(太原)西安交通大学理学院信息与系统科学研究所(西安)
【出 处】
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第四届中国Rough集与软计算学术研讨会
【发表日期】
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2004年10期
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期刊
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