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基于支持向量机的增量学习算法
Incremental learning algorithm based on SVM
【摘要】 分析了支持向量的性质和增量学习过程,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该算法是可行、有效的。
【Abstract】 By analyzing the characteristics of support vectors and the processing of incremental learning,this paper presented a new algorithm of incremental learning.It discarded useless samples and kept the testing accuracy,meanwhile reduced the training time.Numerical and applicable results illustrate that the technique is feasible and effective in the end.
【关键词】 结构风险最小化;
支持向量;
增量学习;
【Key words】 structural risk minimization; support vector; incremental learning;
【Key words】 structural risk minimization; support vector; incremental learning;
【基金】 国家自然科学基金资助项目(60573139)
- 【文献出处】 计算机应用研究 ,Application Research of Computers , 编辑部邮箱 ,2007年08期
- 【分类号】TP18
- 【被引频次】18
- 【下载频次】435