弱監(jiān)督場景下的支持向量機算法綜述

摘要： 支持向量機(Support Vector Machine,SVM)是一種建立在結(jié)構(gòu)風險最小化原則上的統(tǒng)計學習方法,以其在非線性、小樣本以及高維問題中的獨特優(yōu)勢被廣泛應用于圖像識別、故障診斷以及文本分類等領(lǐng)域.但SVM是一種監(jiān)督學習算法,它旨在利用大量的、唯一且明確的真值標記樣本來訓練學習器,在不完全監(jiān)督、不確切監(jiān)督以及多義監(jiān)督等弱監(jiān)督場景下難以取得較好的效果.本文首先闡述了弱監(jiān)... （共23頁）