10.3969/j.issn.1672-9722.2012.07.030
支持向量机在文本分类中的应用
文中提出了基于朴素贝叶斯的支持向量机的分类方法,首先采用文本预处理,再根据文本的特征进行特征降维,然后用基于朴素贝叶斯的算法对支持向量机进行训练后,再对新的文本进行分类.实验表明,该方法比传统的SVM算法具有较高的准确率.
朴素贝叶斯、支持向量机、文本分类、准确率
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TP391(计算技术、计算机技术)
2012-11-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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