本发明提供一种基于智能分析的海量数据样本增量分析方法，包括如下步骤：步骤1、利用原始训练数据集D学习出当前分类器C；步骤2、用当前分类器对未标注类别标签的新增训练集T进行分类，针对每一个未标记的新增训练样例，利用Q一学习算法计算其Q值，从T中选择有利于提高当前分类器精度的新增训练实例，并赋予其标签CP，添加到训练集D中；步骤3、利用新增样本修正分类器参数，直到新增训练集T中的全部实例加入训练集D中。本发明的有益效果是：利用强化学习中经典的Q学习来合理选择样本增量序列，削弱噪声数据的负面影响。
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来源：北方有色网
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