本文關鍵詞：結合Tri-training半監(jiān)督學習和凸殼向量的SVM主動學習算法，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：為解決監(jiān)督學習過程中難以獲得大量帶有類標記樣本且樣本數(shù)據(jù)標記代價較高的問題,結合主動學習和半監(jiān)督學習方法,提出基于Tri-training半監(jiān)督學習和凸殼向量的SVM主動學習算法.通過計算樣本集的殼向量,選擇最有可能成為支持向量的殼向量進行標記.為解決以往主動學習算法在選擇最富有信息量的樣本標記后,不再進一步利用未標記樣本的問題,將Tri-training半監(jiān)督學習方法引入SVM主動學習過程,選擇類標記置信度高的未標記樣本加入訓練樣本集,利用未標記樣本集中有利于學習器的信息.在UCI數(shù)據(jù)集上的實驗表明,文中算法在標記樣本較少時獲得分類準確率較高和泛化性能較好的SVM分類器,降低SVM訓練學習的樣本標記代價.
【作者單位】： 空軍工程大學防空反導學院;
【關鍵詞】： 主動學習 半監(jiān)督學習 支持向量機(SVM) 凸殼向量 Tri-training算法
【基金】：國家自然科學基金項目(No.61273275)資助~~
【分類號】：TP181
【正文快照】： 支持向量機(SVM)[1]基于堅實、嚴謹?shù)慕y(tǒng)計學習理論(Statistics Learning Theory,SLT),與傳統(tǒng)學習方法相比具有更好的學習性能和泛化能力,因而得到廣泛應用.然而經(jīng)典的SVM都是基于大量帶有類標記數(shù)據(jù)的監(jiān)督學習,學習算法以外界給定的已標注樣本集作為訓練集進行訓練,從中歸納模

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