多核SVM文本分類研究

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