10.3969/j.issn.1000-7024.2006.06.052
基于正例的多类文本分类方法
文本分类属于有指导的机器学习,而构造一个按照兴趣分类的分类器,需要做大量的预处理工作,来收集正负的训练样例,但负例的收集是非常困难的.提出了一个只有正例的基于支持向量机的学习模型.实验表明,该学习模型对多类文本分类的分类精度和速度都是非常理想.
正例、多类分类、文本分类、机器学习、支持向量机
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TP3(计算技术、计算机技术)
2006-04-25(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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1072-1073,1076