代运娜
- 作品数：1 被引量：18H指数：1
- 供职机构：河北大学电子信息工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金河北省科技支撑计划项目河北省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于Tri-training的半监督SVM被引量：18
- 2009年
- 当前机器学习面临的主要问题之一是如何有效地处理海量数据,而标记训练数据是十分有限且不易获得的。提出了一种新的半监督SVM算法,该算法在对SVM训练中,只要求少量的标记数据,并能利用大量的未标记数据对分类器反复的修正。在实验中发现,Tri-training的应用确实能够提高SVM算法的分类精度,并且通过增大分类器间的差异性能够获得更好的分类效果,所以Tri-training对分类器的要求十分宽松,通过SVM的不同核函数来体现分类器之间的差异性,进一步改善了协同训练的性能。理论分析与实验表明,该算法具有较好的学习效果。
- 李昆仑张伟代运娜
- 关键词：半监督学习支持向量机最小二乘支持向量机
