一种增量式的代价敏感支持向量机

发布时间：2017-11-02 05:11

  本文关键词：一种增量式的代价敏感支持向量机

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【摘要】：代价敏感学习是机器学习中一个重要的领域.由Masnadi等提出的代价敏感的支持向量机通过将铰链损失函数代价敏感化来处理代价敏感问题,比传统的代价敏感学习方法具有更好的泛化精度.现实中的数据往往是通过在线增量式获取的,而传统的全量式学习算法每次增加样本时都需要重新从头计算,因此浪费了很多时间.为了使得代价敏感的支持向量机能够在在线学习的场景下具有更高的效率,提出了一种增量式的代价敏感支持向量机算法.该算法可以在新增样本时直接更新已有的训练过的模型,不需要从头开始重新训练.在多个数据集上的实验结果也显示出了该方法与传统的批处理方法相比,在速度上的具有显著的优势.
【作者单位】： 江苏省网络监控工程中心;南京信息工程大学计算机与软件学院;
【关键词】： 在线学习 增量式学习 代价敏感学习 支持向量机
【基金】：国家自然科学基金(61573191) 江苏省大数据分析技术重点实验室开放课题(KXK1405) 江苏省自然科学基金(BK20161534)资助
【分类号】：TP181
【正文快照】： An incremental cost-sensitive support vector machineQUAN Xin1,2,GU Yuanhua1,2,ZHENG Guansheng1,2,GU Bin1,2((1.Jiangsu Engineering Center of Network Monitoring,Nanjing210044,China;2.College of Computer ScienceSoftware,Nanjing University of Information Sc

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本文编号：1130108