| 中小样本机器学习算法的特性分析与应用 |
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| 引用本文： | 辛宪会,叶秋果,滕惠忠,郭思海,李军,张靓,韩晓宏.中小样本机器学习算法的特性分析与应用[J].海洋测绘,2007,27(3). |
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| 作者姓名： | 辛宪会 叶秋果 滕惠忠 郭思海 李军 张靓 韩晓宏 |
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| 摘 要： | 基于经典统计学的机器学习算法,在解决小样本学习问题时表现得不能令人满意.在总结分析小样本机器学习算法特点的基础上,以支持向量机(SVM)学习算法为例,定量分析了影响其泛化性能、学习性能的几个因素,实验结果与理论分析结论取得了良好的一致性;SVM用于解决KTH-TIPS纹理图像分类问题,取得了很好的实验结果.
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| 关 键 词： | 图像处理 机器学习 统计学习理论 支持向量机 纹理图像 小样本 机器学习算法 特性分析 应用 Limited Learning Algorithm the Machine Features Analysis 分类问题 纹理图像 一致性 理论 结果 实验 因素 泛化性能 影响 定量分析 支持向量机 |
Applications and Analysis for the Features of the Machine Learning Algorithm with Limited Samples |
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| XIN Xian-hui,YE Qiu-guo,TENG Hui-zhong,GUO Si-hai,LI Jun,ZHANG Liang,HAN Xiao-hong.Applications and Analysis for the Features of the Machine Learning Algorithm with Limited Samples[J].Hydrographic Surveying and Charting,2007,27(3). |
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| Authors: | XIN Xian-hui YE Qiu-guo TENG Hui-zhong GUO Si-hai LI Jun ZHANG Liang HAN Xiao-hong |
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