基于流形正则化的支持向量机文本分类 (2013年)

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文件名称：基于流形正则化的支持向量机文本分类 (2013年)
文件大小：696KB
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更新时间：2021-05-26 03:27:33
工程技术 论文 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种Vapnik 等在统计学理论的基础上发展起来的可训练机器学习的方法。它主要针对小样本的机器学习,具有泛化性能好、高维操作方便、适应性强、全局优化、训练时间短、理论完备等特点,因此得到了日益广泛的应用和研究。本文将半监督学习算法应用到基于支持向量机的文本分类技术[1-2] 中,提出了一组基于几何正则化方式的学习算法。虽然这种新型算法适用于无监督到完全监督的整个范围,本文专注于半监督学习算法方面的研究。之后,本文讨论了新型方法在SVM 算