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湖北省自然科学基金(2011CDB257)

作品数：1 被引量：0H指数：0
相关作者：江伟潘昊更多>>
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相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇多核
  • 1篇多核学习
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇文本分类
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇WEB文本
  • 1篇WEB文本分...

机构

  • 1篇武汉科技大学
  • 1篇武汉理工大学

作者

  • 1篇潘昊
  • 1篇江伟

传媒

  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2013
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于优化的多核学习方法的Web文本分类的研究
2013年
Web文本分类技术是数据挖掘中一个重要研究领域,为了能从海量信息中快速检索遍布网络各处的文档,需要提高Web文本分类技术的性能。多核学习方法是当前机器学习领域的一个热点,可以显著提升分类识别能力和学习推广能力,而核方法是解决高维非线性模式分析的有效方法之一。利用多核代替单核能增强决策函数的可解释性并获得更优的性能。文中分析研究了一种基于优化的多核学习的支持向量机,在此基础上结合通用的Web文本分类模型,提出了一种基于多核学习支持向量机的Web分类方法。通过实验测试表明,该方法具有良好的效果,对比一致组合的多核学习方法,所提出的方法具有较高的准确率。
江伟潘昊
关键词：支持向量机数据挖掘多核学习WEB文本分类
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