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PU文本分类(以正例和未标识实例集训练分类器的分类方法)关键在于从 U(未标识实例)集中提取尽可能多的可靠反例,然后在正例与可靠反例的基础上使用机器学习的方法构造有效分类器,而已有的方法可靠反例的数量少或不可靠,同样构造的分类器也精度不高,基于 SVM主动学习技术的 PU 文本分类算法提出一种利用 SVM与改进的 Rocchio分类器进行主动学习的PU文本分类方法,并通过 spy技术来提高(More)
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