凹半监督支持向量机及其应用

• 作者: 冼广铭 庞雄文 方群 曾碧卿 柯庆 齐德昱
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 凹半监督支持向量机 机器学习 未标注样本
• 年，卷（期）: 2010,（28）
• 页码范围: 132-134
• 分类号: TP18
• 字数: 2792字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.28.037

摘要

在训练集不足的情况下,SVM算法有待改进,以提高其评价的准确性.采用凹半监督支持向量机,利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习,提高了模型预测的精度.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	齐德昱		142	1102	15.0	27.0
2	曾碧卿	华南师范大学南海学院	51	304	9.0	15.0
3	冼广铭		8	41	4.0	6.0
5	庞雄文	华南师范大学计算机学院	13	37	4.0	5.0
8	方群		2	4	1.0	2.0
9	柯庆		2	4	1.0	2.0