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荣莉莉
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期刊论文
支持向量机组合分类及其在文本分类中的应用
小型和微型计算机系统，2005，26（10）：1816～1820，-0001，（）：
摘要/描述
针对标准支持向量机对玲位点和噪音教感，分类时明显倾向于大类别的问趁，提出了一种同时考虑样本差异和类别差异的双重加权支持向量机，并给出了由近似支持向量机结合支持向量识别算法，识别玲位点和计算样本重要性权位的方法双重加权支持向全机和近似支持向量机组合的街分类算法尤其适用于样本规模大、样本质量不一、类别不平衡的丈本分类问题实脸表明街葬法改善了分类器的泛化性能，比传统方法具有更高的查准率和查全率。
【免责声明】以下全部内容由[荣莉莉]上传于[2010年11月03日 15时10分11秒]，版权归原创者所有。本文仅代表作者本人观点，与本网站无关。本网站对文中陈述、观点判断保持中立，不对所包含内容的准确性、可靠性或完整性提供任何明示或暗示的保证。请读者仅作参考，并请自行承担全部责任。
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