一种新的支持向量机增量学习算法

被引：6

作者：

滕月阳

唐焕文

张海霞

不详

机构：

[1] 大连理工大学应用数学系

[2] 大连理工大学应用数学系大连

[3] 大连

来源：

计算机工程与应用 | 2004年 / 36期

基金：

国家自然科学基金重大研究计划;

关键词：

支持向量机; 机器学习; 增量学习;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP18 [人工智能理论];

学科分类号：

081104 ; 0812 ; 0835 ; 1405 ;

摘要：

支持向量机已经成为处理大规模高维数据的一种有效方法。然而处理大规模数据需要的时间和空间代价很高,增量学习可以解决这个问题。该文分析了支持向量的性质和增量学习的过程,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:算法是可行的、有效的。

引用

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