关键词linear support vector machines
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- 通过硬基数约束的线性支持向量机特征选择:一种可扩展的 SDP 分解方法
我们研究了线性支持向量机(SVM)中的嵌入式特征选择问题,其中采用了基数约束,从而形成了一个完全可解释的选择模型。我们提出了两种混合整数模型,并针对其提出了新的 SDP 松弛策略。通过利用松弛策略的稀疏性模式,我们将问题进行分解,并在一个较 - 社交媒体文本的网络欺凌自动检测
本研究旨在探讨使用线性支持向量机通过模拟欺凌者、受害者和旁观者的帖子,实现自动检测社交媒体文本中的网络欺凌,并收集并德细注释英语和荷兰语的训练语料库。我们利用丰富的特征集进行一系列二元分类实验,研究哪些信息源对于这一特定任务最有贡献,同时对