【摘 要】
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支持向量机通过随机选择标记的训练样本进行有监督学习,随着信息容量的增加和数据收集能力的提高,这需要耗费大量的标记工作量,给实际应用带来不少困难。本文提出了基于最佳
【机 构】
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燕山大学通信电子工程系,哈尔滨150001
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支持向量机通过随机选择标记的训练样本进行有监督学习,随着信息容量的增加和数据收集能力的提高,这需要耗费大量的标记工作量,给实际应用带来不少困难。本文提出了基于最佳样本标记的主动支持向量机学习策略：首先利用无监督聚类选择一个小规模的样本集进行标记,然后训练该标记样本集得到一个初始SVM分类器,然后利用该分类器主动选择最感兴趣的无标记样本进行标记,逐渐增加标记样本的数量,并在此基础上更新分类器,反复进行直到得到最佳性能的分类器。实验结果表明在基本不影响分类精度的情况下,主动学习选择的标记样本数量大大低于随机选
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