【摘 要】
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种新型机器学习方法,它是以统计学习理论为基础,较好地解决了非线性、高维数、局部小样本等实际问题。文本分类是基于内容的自动
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支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种新型机器学习方法,它是以统计学习理论为基础,较好地解决了非线性、高维数、局部小样本等实际问题。文本分类是基于内容的自动信息管理的核心技术。文本向量的最大特点是稀疏性大和维数高,支持向量机对于处理高维数的问题具有较大的优势。因此,支持向量机非常适用于文本分类问题,在文本分类中具有很大的应用潜力。由于支持向量机具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点,近几年成为机器学习领域的研究热点并且广泛应用于文本分类等领域。本文简单介绍了文本分类的发展、研究现状、以及文本分类的过程。并在此基础上对SVM算法的理论进行了深入的研究,同时在该算法的基础上研究了基于SVM算法的文本分类系统,并对系统结构和运行结果进行了简单的分析。
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