Institute of Computing Technology, Chinese Academy IR
噪声消除与SMO算法收敛性 | |
何建兵1; 何清2; 史忠植2 | |
2006 | |
发表期刊 | 计算机工程与应用 |
ISSN | 1002-8331 |
卷号 | 42.0期号:024页码:160 |
摘要 | 近年来,随着序列最小优化分类算法SMO等一系列快速算法的推出,支持向量机在自动文本分类研究领域取得了很大的成功。大多数文本分类问题是线性可分的,使用线性核函数的SMO算法能够取得非常好的分类效果。但是文本向量是一种非常稀疏的向量,采用线性核函数的SMO算法对噪声样本非常敏感,容易产生发散的问题。文章分析证明了噪声如何影响SMO算法收敛性。为了解决训练样本中噪声样本影响SMO算法收敛的问题。设计了一个消除噪声样本的算法,取得了非常好的效果。 |
关键词 | 文本分类 支持向量机 SMO算法 噪声样本 |
语种 | 英语 |
文献类型 | 期刊论文 |
条目标识符 | http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/37340 |
专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
作者单位 | 1.中国科学院大学 2.中国科学院计算技术研究所 |
推荐引用方式 GB/T 7714 | 何建兵,何清,史忠植. 噪声消除与SMO算法收敛性[J]. 计算机工程与应用,2006,42.0(024):160. |
APA | 何建兵,何清,&史忠植.(2006).噪声消除与SMO算法收敛性.计算机工程与应用,42.0(024),160. |
MLA | 何建兵,et al."噪声消除与SMO算法收敛性".计算机工程与应用 42.0.024(2006):160. |
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