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支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种机器学习方法,广泛应用于文本分类领域。利用信息增益法进行文本特征选取,运用TF-IDF进行特征权重设置。对支持向量机不同核函数,通过网格与交叉验证组合法优化参数选择,比较支持向量机在不同核函数下文本分类性能,得出一些有价值的结论。
多核SVM文本分类研究
【摘 要】
：
支持向量机是在统计学习理论基础上发展起来的一种机器学习方法,广泛应用于文本分类领域。利用信息增益法进行文本特征选取,运用TF-IDF进行特征权重设置。对支持向量机不同核
【机 构】
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湖南永州职业技术学院计算机系
【出 处】
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软件
【发表日期】
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2015年5期
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