基于两层主动学习策略的SVM分类方法

摘要：

针对当前主动学习策略直接用于支持向量机(SVM)分类器时存在泛化能力不强的问题,提出了两层主动学习策略(TLAC),该策略利用协调训练的思想,深层挖掘未标记样本数据的分布知识,从而选择最有利于分类器性能的样本来训练分类器.实验表明,该TLAC策略能够合理地指定TSVM算法中的正样本数,在典型指标测试中都表现出了一定的优越性.

关键词：主动学习、协同训练、贝叶斯网络、支持向量机

所属期刊栏目：42

分类号：TP315(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省教育厅科技攻关项目2010B520033

在线出版日期：2014-05-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：158-162