文件名称:多核SVM文本分类研究 (2015年)
文件大小:1.03MB
文件格式:PDF
更新时间:2024-06-14 21:17:41
工程技术 论文
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。
文件名称:多核SVM文本分类研究 (2015年)
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工程技术 论文
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。