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一种SVM增量学习算法

萧嵘  王继成  孙正兴  张福炎  
【摘要】:分析了SVM理论中SV(支持向量 )集的特点 ,给出一种SVM增量学习算法 .通过在增量学习中使用SV集与训练样本集的分类等价性 ,使得新的增量训练无需在整个训练样本空间进行 .理论分析和实验结果表明 ,该算法能在保证分类精度的同时有效地提高训练速度

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