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文本分类属于有指导的机器学习，而构造一个按兴趣分类的分类器，需要进行大量的预处理工作收集正负训练样例，但负样例的收集难度很大．为此，提出了一个只有正例并基于SVM的分类学习模型．实验表明，该学习模型满足了文本分类对于分类精度和速度的要求．
一种基于正例的SVM分类方法
【摘 要】
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文本分类属于有指导的机器学习，而构造一个按兴趣分类的分类器，需要进行大量的预处理工作收集正负训练样例，但负样例的收集难度很大．为此，提出了一个只有正例并基于SVM的分类学习
【机 构】
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江南大学信息工程学院,湖南文理学院计算机科学与技术系
【出 处】
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江南大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2007年1期
【基金项目】
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湖南省教育厅项目（06C585）.
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