基于支持向量机的文本分类的研究

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基于支持向量机的文本分类的研究

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基于支持向量机的文本分类的研究

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-9页
1 绪论	第9-13页
· 研究背景	第9页
· 国内外研究现状	第9-10页
· 国外研究现状	第10页
· 国内研究现状	第10页
· 课题研究的意义及主要内容	第10-11页
· 课题研究的意义	第10-11页
· 课题研究的主要内容	第11页
· 课题研究的创新点	第11-12页
· 论文的组织	第12-13页
2 文本分类综述	第13-19页
· 文本特征的表示	第13-14页
· 特征选择	第14-17页
· 文档频率	第15页
· 互信息	第15-16页
· 信息增益	第16页
· 期望交叉熵	第16页
· χ~2 统计	第16-17页
· 性能指标	第17-19页
· 查准率、查全率和F1 值	第17页
· 微平均和宏平均	第17-19页
3 支持向量机理论	第19-29页
· 统计学习理论	第19-23页
· 学习过程的一致性	第19-20页
· VC 维和推广性的界	第20-22页
· 结构风险最小化	第22-23页
· 支持向量机	第23-27页
· 最优分类面和广义最优分类面	第23-25页
· 支持向量机	第25-26页
· 核函数	第26-27页
· 多分类支持向量机	第27-29页
· 1-a-r 方法	第28页
· 1-a-1 方法	第28-29页
4 基于文本特征的核函数	第29-46页
· 核函数的性质	第29-30页
· 核函数的一般构造方法	第30-33页
· 构造核函数的条件	第30-31页
· 从特征中构造核函数	第31-32页
· 从核函数中构造核函数	第32-33页
· 改进的基于文本特征的核函数	第33-46页
· 核函数对文本分类的影响	第34-41页
· 改进核在文本分类中的应用	第41-46页
5 核函数参数选择的优化	第46-55页
· 核参数选择的一般方法	第46-48页
· 经验法	第47页
· 实验法	第47-48页
· 理论法	第48页
· 核函数参数选择原理	第48-50页
· 简化的参数优化选择方法	第50-51页
· 在文本分类中的应用	第51-55页
· 数据集	第51-52页
· 评价标准	第52页
· 实验结果及分析	第52-55页
· 结论与展望	第55-57页
· 全文总结	第55页
· 存在的问题和进一步的研究工作	第55-57页
参考文献	第57-61页

本篇论文共61页，点击这进入下载页面。

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