摘要：
转自：http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html（一）SVM的简介支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的，它在解决小样本、非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]。 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的，根据有限的样本信息在模型的复杂性（即对特定训练样本的学习精度，Accuracy）和学习能力（即无错误地识别任意样本的能力）之间寻求最佳折衷，以期获得最好的推广能力[1 阅读全文
摘要：
来源 http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html?Show=All文本分类入 门(一)文本分类问题的定义文本分类系列文章，从文本分类问题的定义开始，主要讲解文本分类系统的构成，主流的统计学习方法以及较为优秀的SVM算法及其改进。 一个文本（以下基本不区分“文本”和“文档”两个词的含义）分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个，而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。通俗点说，就好比你拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育，计算机答不上就打它的屁屁（……）。注意这个定义当中着重强调的 阅读全文