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基于支撑向量置换核函数的一种领域知识与模型融合的技术 被引量:5
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作者 李辉 史忠植 +1 位作者 何清 许卓群 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期860-868,共9页
提出了一种修正支撑向量核函数的理论与方法 .与传统的方法相比 ,置换核函数的引入为领域知识与学习模型的融合提供了理论基础与方法论 .该文借助于置换的概念 ,对关于事物模式组成的不变性常识进行了形式化 ,求取了可以定量表述事物模... 提出了一种修正支撑向量核函数的理论与方法 .与传统的方法相比 ,置换核函数的引入为领域知识与学习模型的融合提供了理论基础与方法论 .该文借助于置换的概念 ,对关于事物模式组成的不变性常识进行了形式化 ,求取了可以定量表述事物模式扰动的置换变换矩阵 ;在分类不变性的约束下 ,运用置换变换矩阵对核函数进行修正 ,获得了改进的学习模型 .文本分类的实验表明 ,学习算法将文本领域内的知识有效地融合到了学习模型中 ,获得了更高的分辨率与泛化能力 . 展开更多
关键词 置换核函数 领域知识 模型融合 支撑向量机 文本分类 机器学习
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