利用未标记数据提高SVM分类器性能的研究
Computer Engineering and Applications Journal（2006）
摘要
监督学习算法的一个主要困难在于需要大量标记过的训练集数据,采用人工的方法不够现实.文章提出了SVM分类器在少量标记训练样本情况下,采用Rocchio法和KNN方法从大量的未标记数据中,挑选相似度较高、区别度较大的数据加入到训练集中,弥补训练样本的不足.实验表明该算法有效地利用了丰富的未标记数据,减少了人工标记量,较好地提高了SVM分类器的性能.
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