基于改進(jìn)的SVM文本分類建模
【摘要】：
SVM是一種新的分類工具,可是其核函數(shù)在數(shù)學(xué)上必須滿足Mercer條件,使得具有良好全局分類性能的Sigmoid函數(shù)在SVM中應(yīng)用受到限制。本文將Sigmoid核函數(shù)與云模型相結(jié)合,提出一種簡(jiǎn)單的核函數(shù)的實(shí)現(xiàn)方法。此方法不僅提高了SVM文本分類能力,...
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