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Tri-training算法中分类器组合的改进

作者:李心磊; 杨思春; 彭月娥半监督学习最大熵

摘要:Tri-training算法是半监督协同算法里的经典算法,该文针对算法中分类器的使用做了一些改进,由原先单一的分类器换成两个不同分类器的组合。使用SVM分类器和最大熵分类器的不同组合作为Tri-training算法里的三个分类器构成分类器模型,然后分别对稀疏型数据、密集型数据与原始Tri-training算法进行实验比较,从而验证改进的有效性。

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苏州科技大学学报·自然科学版

《苏州科技大学学报·自然科学版》(CN:32-1871/N)是一本有较高学术价值的大型季刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《苏州科技大学学报·自然科学版》主要刊登:数学、物理学、理论力学、计算力学、化学、材料科学、生命科学、地理科学、环境科学、计算机科学、信息技术、电子信息科学等自然科学领域内各学科的基础研究、应用研究方面的学术论文。

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