凹半监督支持向量机及其应用

作者：冼广铭; 齐德昱; 方群; 柯庆; 曾碧卿; 庞雄文

来源：计算机工程与应用, 2010, (28): 132-134.

• 凹半监督支持向量机
• 机器学习
• 未标注样本 concave semi-supervised support vector machines
• machine learning
• unlabeled samples

在训练集不足的情况下,SVM算法有待改进,以提高其评价的准确性。采用凹半监督支持向量机,利用少量标注样本和大量未标注样本进行机器学习,提高了模型预测的精度。

• 单位
  华南师范大学; 蓝盾信息安全技术股份有限公司; 华南师范大学南海学院; 华南理工大学