基于DDAG的SVM多类分类主动学习算法.pdf

本发明公开了一种基于DDAG的SVM多类分类主动学习算法，在多类SVM训练学习过程中引入主动学习思想，充分利用传统“一对多”或“一对一”多类分类方法在测试样本时存在大量的不可分点或决策盲区的缺点，提出了一种基于“o-v-o”分类决策盲区的主动学习算法，主动选择这些不可分或决策盲区中对当前学习器来说就是“最不确定性”的样本，针对主动学习中仅使用单一主动学习策略存在的局限性，在多类SVM训练学习中提出一种基于后验概率及相似度度量不确定性多策略融合的主动学习方法，并将这两种主动学习方法有效得进行了融合，减小了S

2023-06-28

10

1.9MB

基于BvSBHC的主动学习多类分类算法.docx

基于BvSBHC的主动学习多类分类算法基于BvSBHC的主动学习多类分类算法摘要：主动学习是一种能够提高机器学习算法性能的方法，它通过主动地选择最有价值的样本进行标注，以提高模型的准确性。而多类分类问题中，由于类别数量较多，标记样本的成本较高，主动学习在多类分类问题中的应用受到了一定的限制。为了解决这个问题，本文提出了一种基于BvSBHC的主动学习多类分类算法。该算法通过利用二值稀疏估计方法（BvSBHC）对标签进行估计，从而减少了标记样本的数量。实验结果表明，该算法在减少标记样本数量的同时，能够保持较高

2024-11-12

5

11KB

基于DDAG-SVM的网络流量分类技术.docx

基于DDAG-SVM的网络流量分类技术基于DDAG-SVM的网络流量分类技术摘要:随着互联网的迅猛发展，网络流量的管理和分类成为了一个重要的任务。本论文提出了基于DDAG-SVM的网络流量分类技术，该技术可以有效地对网络流量进行分类和管理。首先介绍了网络流量分类的背景和意义，然后详细介绍了DDAG-SVM算法的原理和流程。接着，通过实验验证了DDAG-SVM算法在网络流量分类中的有效性，并对比了其他常用的网络流量分类算法。实验结果表明，DDAG-SVM算法具有较高的分类准确率和鲁棒性。最后，本论文对未来的

2024-11-10

5

10KB

基于SVM主动学习的文本分类.docx

基于SVM主动学习的文本分类一、引言随着互联网技术的快速发展，大量的文本数据在网上产生，文本分类作为自然语言处理中的重要研究领域，已经成为了研究的热点之一。文本分类是将文本数据分成不同的类别，从而帮助人们更好的理解和利用文本信息。同时，随着互联网时代的到来，爆炸式的文本数据让文本分类的工作成为了极具挑战性的任务。针对文本分类任务，支持向量机（SVM）已成为一个非常重要且有效的技术。同时，随着主动学习算法的快速发展，以SVM主动学习为代表的文本分类技术也逐渐得到了广泛的关注和应用。SVM主动学习是结合了SV

2024-10-15

5

11KB

基于AUC的SVM多类分类算法的优化的任务书.docx

基于AUC的SVM多类分类算法的优化的任务书任务简述：本任务旨在基于AUC（AreaUndertheROCCurve）评价指标，优化SVM多类分类算法的性能，提高分类的准确性和泛化能力。任务步骤：1.收集多类分类数据集并划分数据集：本任务需要收集不少于3个具有多类分类任务的数据集，并根据7:3的比例划分训练集和测试集。并将训练集和测试集进行交叉验证，并输出数据集划分结果。2.基于AUC的SVM多类分类算法构建：本任务需要进行SVM多类分类模型的构建和优化。通过调节SVM的核函数、惩罚参数C等参数进行优化，

2024-09-15

5

10KB