基于球结构SVM的多标签分类.pdf
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基于SVM期望间隔的多标签分类的主动学习.pdf
第 卷 第 期 计 算 机 科 学
３８ ４ Ｖｏｌ．３８Ｎｏ．４
年 月
２０１１ ４ Ｃｏｍ ｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ Ａ ｒ２０１１
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基于主动学习的多标签多示例SVM分类器.ppt
研究背景 多示例学习算法的不足 解决了视觉数据歧义性问题，但局限于单语义概念学习上。多示例学习简单地把标注任务分解为独立地单概念标注，然后独一完成，忽略了标签的联系。（标签与标签具有模糊性） MIML学习 instance3 tree elephant lion Image Features Representation label instance2 instance4 instance1 instance5 MIML学习 在MIML学习框架下，一个对象被表示为多个示例组成的包，并且关联多个标签； 真实世界的对象更容易采用多示例多标签学习框架来建模； 传统的监督学习、多示例学习以及多标签学习
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基于加权策略的SVM多元分类器.ppt
基于加权策略的SVM多元分类器华南理工大学信息网络工程研究中心广东省计算机网络重点实验室曹鸿董守斌张凌全国搜索引擎与网上信息学术研讨会目录算法描述传统一对多（OVA）方法加权阈值策略（OVA-WWT）系统模块实验结果结论传统OVA（One-Vs-All）方法：主要思路主要思路训练N个不同的二元分类器，第i个分类器用第i类中的训练样本作为正的训练样本，而将其他样本作为负的训练样本当对一个新文档进行分类时，分别运行N个二元分类器，选择输出相似度值最大的那个分类器的结果传统一对多（OVA）方法：形式化描述给定个l训练样例(,),…(,)，其中,i=1,…l,且是xi的类标签，则第i个SVM分类器要解
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基于聚类权的SVM解不平衡数据集分类.pdf
Computer Engineering and Applications 计算机工程与应用 2015 ，51（21 ） 133
基于聚类权重分阶段的SVM 解不平衡数据集分类
1 1 2
王超学 ，张 涛 ，马春森
1 1 2
WANG Chaoxue , ZHANG Tao , MA Chunsen
1.西安建筑科技大学 信息与
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基于SVM的图像分类的开题报告.docx
基于SVM的图像分类的开题报告
1. 研究背景
随着互联网和电子设备的普及，图像数据已经成为一种最常见的数据形式，如何对大量的图像数据进行自动分类和识别也成为了当前的热点研究方向。支持向量机（SVM）是一种常用的机器学习方法，被广泛应用于图像分类领域，并取得了良好的分类效果。
2. 研究目的
本次研究旨在通过使用SVM算法对图像数据进行分类，探究其分类性能，并进一步优化算法，提高分类效率和准确性。
3. 研究内容
（1）收集不同类型的图像数据，包括人脸、动物、风景等；
（2）使用Python编程语言和开源机器学习库scikit-learn实现SVM算法；
（3）将图像数据进行预处理，提取图像特
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基于SVM决策树的文本分类器.pdf
维普资讯
第 18卷 第 4期 模式识别与人工智能 VoI．18 NO．4
2005年 8月 PR AI Aug 2005
基于 SVM 决策树的文本分类器
朱远平 戴汝为
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基于多特征和改进SVM集成的图像分类.pdf
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基于SVM的图像分类研究与实现.docx
PAGEI
PAGEII
题目：基于SVM的图像分类研究与实现
ResearchandimplementationofimageclassificationbasedonSVM
ABSTRACT
Withthedevelopmentofmachinelearning,content-basedimageclassification,thatistoextractthebottominformationofimagesuchascolor,texture,shapeandsoon,hasbecomearese
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基于SVM的图像分类系统设计文档.doc
LANZHOU UNIVERSITY OF TECHNOLOGY
毕业设计
题 目 基于SVM的图象分类系统
学生姓名
学 号
专业班级 计算机科学与技术3班
指导教师
学 院 计算机与通信学院
答辩日期 摘 要
支持向量机(SVM)方法是建立在统计学习理论基础之上的，克服了神经网络分类和传统统计分类方法的许多缺点，具有较高
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基于SVM的多类文本分类研究_张爱丽.pdf
#情报方法# Journal of I nfor mat ion No. 9, 2004
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SVM
张爱丽 刘广利 刘长宇
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基于标签概念的多标签文本分类方法.pdf
摘要
随着社交媒体平台的涌现和移动设备的广泛普及，互联网中产生了大量的文本
数据，为了从这些数据中提取有用的信息，多标签文本分类技术应运而生。然而，
现有的多标签文本分类方法主要注重文本表示学习，关注文本内部信息预测所属的
标签，但往往忽略了属于某一标签的所有实例之间共享的关键信息。鉴于此，本文
就如何将这些共享信息显式表达出来进行深入研究与探讨，并将其应用于多标签文
本分类过程中，提出一种基于标签概念的多标签文本分类方法。
首先，为获取标签的全局关键信息，提出基于词频和潜在狄利克雷分布(Latent
DirichletAllocation,LDA)主题模型获取标签概念的方法。具体而言，针对每
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基于熵和SVM多分类器的异常流量检测方法.docx
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基于熵和SVM多分类器的异常流量检测方法
一、1.异常流量检测背景与意义
(1)随着互联网技术的飞速发展，网络安全问题日益突出，其中网络流量异常检测作为网络安全的重要组成部分，对于保障网络系统的稳定运行和用户信息安全具有重要意义。异常流量检测旨在识别出网络中的异常行为，如恶意攻击、入侵尝试等，从而采取相应的防御措施，防止潜在的安全威胁。
(2)在网络环境中，正常流量和异常流量往往具有不同的特征。正常流量通常遵循一定的规律，而异常流量则可能表现出异常的访问模式、数据传输速率或数据包大小等。因此，通过分析网络流量特征，可以实现对异常流量的有效识别。基于熵的特征选择方法能够从海量数据
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基于SVM的中文文本分类系统的设计与实现的中期报告.docx
基于SVM的中文文本分类系统的设计与实现的中期报告
一、研究背景和意义：
中文文本分类系统是一种基于机器学习的应用程序，它可以帮助用户将大量的文本数据进行自动分类和归类。本文针对基于SVM的中文文本分类系统进行研究和实现。
SVM(Support Vector Machine)，支持向量机，是一种分类器，其目标是在高维空间找到一个超平面，使得多维空间的分类问题可以转化为简单的二维空间的分类问题。由于SVM算法具有比较高的分类准确率和较强的泛化能力，因此对于文本分类系统的实现具有较大的意义。
二、研究内容及进展：
1、数据预处理
本项目使用的是中文文本数据，因此需要先进行数据预处理，包括中文分词
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基于SVM的汉语问句分类研究【毕业论文】.doc
- PAGE I -
本科毕业设计
（20 届）
基于SVM的汉语问句分类研究
所在学院
专业班级 计算机科学与技术
学生姓名 学号
指导教师 职称
完成日期 年 月
PAGE I
摘 要
【摘要】问答系统是搜索信息的高级形式，其中问句理解模块中的问句分类任务能够为后续的信息搜索模块缩小搜索的范围，并对答案抽取模块制定抽取策略起到帮助的作用，对整个问答系统的性能提高
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基于SVM的决策规则分类器的研究与实现的开题报告.docx
基于SVM的决策规则分类器的研究与实现的开题报告
一、研究背景和意义
随着机器学习算法的普及，基于SVM的分类算法已经成为了广泛应用的一种方法。其中，决策规则分类器是一种有效的分类器。它是一种具有简单而紧凑结构的规则表达式，可以将可能很难通过其他方法或分类器处理的问题转化为一个决策规则集，从而实现分类。与其他分类方法相比，决策规则分类器的优点在于模型具有解释性强、易于理解等特点，对于数据分析和归纳总结具有重要的作用。
本文基于此，将研究基于SVM的决策规则分类器，并探讨其在实际应用中的效果与优缺点。
二、研究内容和目标
本文的研究内容主要包括以下三个部分：
1. SVM算法的理论探讨，重点研究