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基于支持向量机的文本自动分类器的研究与应用

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基于支持向量机的文本自动分类器的研究与应用
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-7页
目录第7-9页
CONTENTS第9-11页
第一章 绪论第11-15页
  · 研究背景与意义第11-12页
  · 国内外研究现状第12-14页
  · 论文研究内容和架构第14-15页
第二章 基础理论第15-30页
  · 文本自动分类第15-22页
    · 文本预处理第15-17页
    · 文本特征选择第17-19页
    · 特征加权方法第19-21页
    · 文本表示第21-22页
    · 分类算法第22页
  · 支持向量机第22-30页
    · 支持向量机基本原理第22-23页
    · 线性可分支持向量机第23-24页
    · 线性不可分支持向量机第24-29页
    · 多类支持向量机第29-30页
第三章 总体设计第30-35页
  · 支持向量机与文本分类的结合第30-31页
  · 分类器模型第31-32页
  · 软件结构第32-33页
  · 评价指标第33-35页
第四章 文本自动分类器的构建第35-50页
  · 文本分词第35-37页
  · 特征选择第37-39页
  · 权重计算第39-40页
  · 向量表示文本第40-42页
  · SVM分类器构造第42-45页
    · 核函数及参数设置第42-43页
    · SVM分类器学习算法第43-44页
    · 构造多类SVM分类器第44-45页
  · SVM分类器的优化训练算法第45-48页
  · 文本分类器输出第48-50页
第五章 实验与结果分析第50-53页
  · 实验文本集选择第50页
  · 分类器性能测试第50-51页
  · 训练SVM分类器的优化方法实验第51-53页
总结与展望第53-55页
参考文献第55-58页
攻读学位期间发表的论文第58-60页
致谢第60页

本篇论文共60页,点击这进入下载页面
 
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