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LS-SVM在垃圾邮件过滤中的应用

Application of LS-SVM in Spam-filtering
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摘要 基于统计学习理论的支持向量机(SVM)方法是现代智能技术的一个重要分支。SVM在保证分类精度的前提下,提高了分类器的泛化能力。着重讨论了最小二乘支持向量机(LS-SVM)算法原理,并在此基础之上,对算法在垃圾邮件过滤中的应用进行了探讨。 Support Vector Machine(SVM),which based on the statistic learning theory is an important branch of modern intelligence technical. To ensure accuracy in the classification under precise of SVM,the classification of generalization is improved. This paper mainly discusses the LS - SVM algorithm. Based on this, the result of the discussion is applied to the spam - filtering.
机构地区 西安邮电学院
出处 《现代电子技术》 2007年第17期111-112,共2页 Modern Electronics Technique
关键词 统计学习理论 支持向量机 LS—SVM 垃圾邮件过滤 statistical learning theory Support Vector Machine(SVM) 1.S - SVM spam - filtering
  • 相关文献

参考文献3

  • 1Osuna E,Freund R,Girosi F.Improved Training Algorithm for Support Vector Machines.in Proc.IEEE NNSP'97,1997.
  • 2Keerthi S S,Gilbert E G.Convergence of a Generalized SMO Algorithm for SVM Classifier Design[J].Machine Learning,2002,46(1/3):351-360.
  • 3Principe J,Gile L.Morgan N,et al.An Improved Training Algorithm for Support Vector Machines.Neural Networks for Signal Processing Ⅶ-Proceedings of the 1997 IEEE Workshop,New York,1997.

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