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李永

作品数：1 被引量：2H指数：1
供职机构：大连海事大学信息科学技术学院更多>>
发文基金：国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇循证
  • 1篇循证医学
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇网络文献
  • 1篇网页
  • 1篇网页分类
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇核函数
  • 1篇SVM

机构

  • 1篇大连海事大学
  • 1篇烟台职业学院

作者

  • 1篇鲁明羽
  • 1篇甘新玲
  • 1篇唐焕玲
  • 1篇李永

传媒

  • 1篇广西师范大学...

年份

  • 1篇2008
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
面向循证医学网络文献的SVM分类方法被引量：2
2008年
支持向量机(support vector machine,SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的一种新的机器学习方法,是一种高效的分类识别方法。首先分析支持向量机原理,然后提出一种使用Bagging组合学习方法改进SVM算法的网页分类方法。基于循证医学网络文献分类的实验表明,该方法使训练数据规模大大减小,且比传统的SVM算法分类性能更好,具有较好的精确率和召回率。
甘新玲鲁明羽唐焕玲李永
关键词：循证医学网页分类支持向量机核函数
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