一种新的支持向量机增量学习算法

• 作者: 唐焕文 张海霞 滕月阳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 机器学习 增量学习
• 年，卷（期）: 2004,（36）
• 所属期刊栏目: 学术探讨
• 页码范围: 77-80
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 4548字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-8331.2004.36.024

摘要

支持向量机已经成为处理大规模高维数据的一种有效方法.然而处理大规模数据需要的时间和空间代价很高,增量学习可以解决这个问题.该文分析了支持向量的性质和增量学习的过程,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:算法是可行的、有效的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐焕文	大连理工大学应用数学系	86	2153	27.0	43.0
2	张海霞	大连理工大学应用数学系	8	126	5.0	8.0
3	滕月阳	大连理工大学应用数学系	1	43	1.0	1.0