支持向量机(SVM)主动学习方法研究与应用

文中介绍了一种用SVM进行主动学习的方法 ,解决在某些机器学习问题中 ,训练样本获取代价过大带来的问题。实验表明 ,该方法与普通SVM方法相比 ,在保证SVM分类器性能的前提下 ,可有效减少学习所需的样本数量。最后设计了一个基于该思想的邮件过滤器模型 ,依据该模型设计的邮件过滤器将有实时监控、自动更新邮件过滤模块的能力。