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搜索结果: 1-2 共查到机器翻译 SVM相关记录2条 . 查询时间(0.437 秒)
从测试点的类别判断方式上进行改进,对容易错分的测试点给予多次判别机会,从而降低了SVM决策树的错分累积程度。仿真试验表明,改进的基于SVM决策树判别测试点类别方法与传统的基于SVM决策树判别测试点类别方法相比,具有较高的分类精度。
核函数及相关参数的选择是支持向量机中的一个重要问题, 它对模型的推广能力有很大的影响。当有大量样本参与训练的时候,寻找最优参数的网格搜索算法将消耗过长的时间。针对这一问题,提出一种舍弃非支持向量的样本点的策略,从而缩减了训练样本集。能够在基本保持原有测试准确度的前提下,将搜索时间减少一半。

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