- 作 者：刘爽编著
- 出 版 社：大连：大连海事大学出版社
- 出版年份：2014
- ISBN：9787563230310
- 标注页数：112 页
- PDF页数：120 页
请阅读订购服务说明与试读!
订购服务说明
1、本站所有的书默认都是PDF格式，该格式图书只能阅读和打印，不能再次编辑。
2、除分上下册或者多册的情况下，一般PDF页数一定要大于标注页数才建议下单购买。【本资源120 ≥112页】
图书下载及付费说明
1、所有的电子图书为PDF格式，支持电脑、手机、平板等各类电子设备阅读；可以任意拷贝文件到不同的阅读设备里进行阅读。
2、电子图书在提交订单后一般半小时内处理完成,最晚48小时内处理完成。(非工作日购买会延迟)
3、所有的电子图书都是原书直接扫描方式制作而成。
第1章 绪论 1
1.1 课题研究背景和意义 1
1.2 支持向量机概述 3
1.3 各种变形的支持向量机算法研究 16
1.4 支持向量机在文本分类中的应用研究现状 23
第2章 一种基于遗传算法自动选择参数的加权支持向量机算法 27
2.1 C-SVM算法分析 27
2.2 加权支持向量机算法 30
2.3 基于遗传算法选择惩罚参数和RBF核函数宽度 31
2.4 实验结果 35
2.5 小结 37
第3章 自动文本分类 38
3.1 自动文本分类技术的发展与现状 38
3.2 文本特征表示与选择 39
3.3 分类器的选择——机器学习方法 44
3.4 分类性能评价 47
3.5 基准数据集 50
3.6 各种特征选择方法实验比较 51
3.7 各种分类器分类性能实验比较 53
3.8 小结 55
第4章 基于SVM和文档统计矩阵的自动文本分类模型 56
4.1 引言 56
4.2 文本分类的统计特性 57
4.3 参数化特征统计矩阵 59
4.4 理论分析 62
4.5 实验评估 73
4.6 小结 75
第5章 加权直推支持向量机进行超文本文档分类 76
5.1 对超文本分类的分析 77
5.2 相似性度量 78
5.3 直推支持向量机 81
5.4 加权直推支持向量机 89
5.5 实验与分析 93
5.6 小结 97
第6章 总结与展望 99
6.1 全书总结 99
6.2 进一步工作展望 100
参考文献 101