结合Tri-training半监督学习和凸壳向量的SVM主动学习算法

发布时间：2017-06-26 05:19

  本文关键词：结合Tri-training半监督学习和凸壳向量的SVM主动学习算法，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：为解决监督学习过程中难以获得大量带有类标记样本且样本数据标记代价较高的问题,结合主动学习和半监督学习方法,提出基于Tri-training半监督学习和凸壳向量的SVM主动学习算法.通过计算样本集的壳向量,选择最有可能成为支持向量的壳向量进行标记.为解决以往主动学习算法在选择最富有信息量的样本标记后,不再进一步利用未标记样本的问题,将Tri-training半监督学习方法引入SVM主动学习过程,选择类标记置信度高的未标记样本加入训练样本集,利用未标记样本集中有利于学习器的信息.在UCI数据集上的实验表明,文中算法在标记样本较少时获得分类准确率较高和泛化性能较好的SVM分类器,降低SVM训练学习的样本标记代价.
【作者单位】： 空军工程大学防空反导学院;
【关键词】： 主动学习 半监督学习 支持向量机(SVM) 凸壳向量 Tri-training算法
【基金】：国家自然科学基金项目(No.61273275)资助~~
【分类号】：TP181
【正文快照】： 支持向量机(SVM)[1]基于坚实、严谨的统计学习理论(Statistics Learning Theory,SLT),与传统学习方法相比具有更好的学习性能和泛化能力,因而得到广泛应用.然而经典的SVM都是基于大量带有类标记数据的监督学习,学习算法以外界给定的已标注样本集作为训练集进行训练,从中归纳模

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10 梁，

本文编号：484965