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支撑向量机在文本分类中的利用

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毕业论文范文题目：支撑向量机在文本分类中的利用，论文范文关键词：支撑向量机在文本分类中的利用
支撑向量机在文本分类中的利用毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：文本分类作为信息过滤、信息检索、搜查引擎、文本数据库、数字化图书管等范畴的技巧基本,有着广泛的利用前景。而支撑向量机是基于统计学习实际的新一代机器学习技巧,能较好地处理小样本情况下的学习问题,并且利用核函数思维把非线性问题转化为线性问题来解决,降落了算法（略..）的复杂度。目前,支撑向量机已经成为国际上机器学习范畴新的研究热点。该课题从文本的特点提取、支撑向量机的增量式算法、多类文本分类三个方面体系的研究了支撑向量机在文本分类中的利用。在文本分类中,特点空间的维数高达数万长短常广泛的景象,为了使分类算法有效,必须（本文此处忽略..）选用特点抉择方法降落特点空间的维数。本文对常用的文本特点抉择方法进行了分析比较,阐述了基于支撑向量机的特点抉择方法,实验验证该方法是可行的。在本文中深刻分析了支撑向量集的特点,介绍了个别的增量学习算法。通过分析,指出在增量学习中断定学习参数比较艰苦,本文（此处忽略..）利用v-SVM方法阐述了一种支撑向量机的增量式学习策略,可能主动的调剂增量练习参数,并对此方法的原始优化问题、拉格朗日函数跟对偶问题进行了描述。传统的文本分类器,须要做大量的预处理工作,来收集正负样例。因为负例的收集非常艰苦,为了撤消在预处理时手工收集负（本文此处忽略..）的练习样例的须要,有效的将支撑向量机利用到多类文本分类中,本文对三种常用的多类分类方法进行了介绍跟分析,并阐述了一个只有正例的基于SVM的多类分类方法。该分类方法的目标是从正的无标签的数据中学习,进行多类分类,得到象所有有标签数据一样的分类精度。

以上为本篇毕业论文范文支撑向量机在文本分类中的利用的介绍部分。

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