文本分类支持向量机的i-ξα估计

• 作者: 王晔 黄上腾
• 来源期刊: 模式识别与人工智能
• 学科: 工学
• 关键词: 推广误差 留一错误 ξα估计 支持向量机 文本分类
• 年，卷（期）: 2005,（6）
• 所属期刊栏目: 论文与报告
• 页码范围: 670-674
• 页数: 5页
• 分类号: TP393.1
• 字数: 4570字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6059.2005.06.006

摘要

ξα估计是进行支持向量机模型选择的重要指标,它通过分析支持向量的特性,可以在训练一次的情况下估计出训练集发生"留一错误"的次数,进而判断当前模型参数选择的优劣.本文分析了文本向量及RBF核函数的特点,对用于文本分类领域的ξα估计进行了改进,提出了一种计算简便的"i-ξα估计".实验表明,改进后"i-ξα估计"在保证准确性的前提下,明显提高了计算速度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄上腾	上海交通大学计算机科学与工程系	43	600	13.0	23.0
2	王晔	上海交通大学计算机科学与工程系	27	103	7.0	9.0