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支持向量機(jī)SVM一種可訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它對(duì)小樣本進(jìn)行學(xué)習(xí)，得到一個(gè)分類函數(shù)，冉將待測(cè)文本代入此分類函數(shù)中判定文本所屬的類別。SVM的特點(diǎn)是：SVM可以通過(guò)映射把低維樣本宅間映射到高維特征空間中，成功地將非線性可分問(wèn)題轉(zhuǎn)化為線性可分的問(wèn)題，并且在特征空間中構(gòu)造線性函數(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)文本的自動(dòng)分類。SVM將非線性問(wèn)題轉(zhuǎn)化成線性可分問(wèn)題，巧妙地解決維災(zāi)難和過(guò)學(xué)習(xí)現(xiàn)象。特征選擇是整個(gè)分類模塊中的重要部分，選擇合適的特征提取方法對(duì)分類的效果有很大的影響。
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