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会议论文
一种增量式支持向量机文本分类模型
一种增量式支持向量机文本分类模型
来源 :第二十届全国数据库学术会议 | 被引量 : 0次 | 上传用户:cttc_tom
【摘 要】
:
本文针对Web文本分类的特点和难点,提出用增量式SVM方法来构造合理的分类器,并对传统算法进行了改进.实验结果表明改进SVM增量训练得到的分类器和传统分类器有着相似的分类能
【作 者】
:
栾江
唐常杰
黄晓冬
阴小雄
廖勇
【机 构】
:
四川大学计算机学院(成都)
【出 处】
:
第二十届全国数据库学术会议
【发表日期】
:
2003年期
【关键词】
:
增量式
支持向量机
文本分类
分类器
改进算法
特点和难点
空间复杂度
增量训练
分类能力
方法
泛化能力
实验
构造
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本文针对Web文本分类的特点和难点,提出用增量式SVM方法来构造合理的分类器,并对传统算法进行了改进.实验结果表明改进SVM增量训练得到的分类器和传统分类器有着相似的分类能力和泛化能力.而且改进算法在时间和空间复杂度方面都优于传统算法,从而改善了传统方法的不足.
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