%0 Journal Article
%T 一种新的支持向量机增量算法
%A 毛建洋
%A 黄道
%J 华东理工大学学报
%P 989-991
%D 2006
%X 分析了增量学习过程中支持向量和非支持向量的转化情况。在此基础上提出一种误分点回溯SVM增量算法,该算法先找出新增样本中被误分的样本,然后在原样本集寻找距误分点最近的样本作为训练集的一部分,重新构建分类器,这样能有效保留样本的分类信息。实验结果表明:该算法比传统的支持向量机增量算法有更高的分类精度。
%K 统计学习
%K 支持向量机
%K 分类
%K 增量学习
%K KKT条件
%U http://journal.ecust.edu.cn/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=200608245&flag=1