大规模训练集相关论文
支持向量机(SVM)是在统计学习理论基础上发展起来的新一代学习方法,有着完备的理论基础和卓越的学习性能,被广泛应用于模式识别、......
提出了一种新的快速多分类SVM算法,用于解决大样本情况下航空发动机的多类故障诊断问题。首先,选用层次支持向量机(H-SVM)来实现多......
当训练集的规模很大特别是支持向量很多时,支持向量机的学习过程需要占用大量的内存,寻优速度非常缓慢,这给实际应用带来了很大的......
针对大规模训练集的网页分类问题提出UCM(UC and SVM)分类方法。UCM算法结合了支持向量机SVM(Support Vector Machine)与无监督聚......
针对支持向量机中当样本集训练规模很大且存在野点时,其分类速度慢且精度不高的问题,提出一个支持向量机快速算法。其基本步骤是首先......
针对支持向量机(Support vector machines,SVMs)中大规模样本集训练速度慢且分类精度易受野点影响的问题,提出一个基于样本几何信息的......
日语依存关系解析是基于日语依存文法,确定句子中各个文节间的依存关系。它是日语句法分析的一个重要的组成部分,在日语机器翻译、......