摘要:支持向量機是在統(tǒng)計學習理論基礎(chǔ)上發(fā)展起來的一種機器學習方法,廣泛應(yīng)用于文本分類領(lǐng)域。利用信息增益法進行文本特征選取,運用TFIDF進行特征權(quán)重設(shè)置。對支持向量機不同核函數(shù),通過網(wǎng)格與交叉驗證組合法優(yōu)化參數(shù)選擇,比較支持向量機在不同核函數(shù)下文本分類性能,得出一些有價值的結(jié)論。
關(guān)鍵詞:文本分類;支持向量機;核函數(shù)
中圖分類號:TP316 文獻標識碼:A DOI:10.3969/j.issn.1003 6970.2015.05.002
本文著錄格式:陳海紅.多核SVM文本分類研究[J].軟件,2015,36(5):7-10