文本分类学习（六） AdaBoost和SVM
直接从特征提取，跳到了BoostSVM，是因为自己一直在写程序，分析垃圾文本，和思考文本分类用于识别垃圾文本的短处。自己学习文本分类就是为了识别垃圾文本。 中间的博客待自己研究透彻后再补上吧。 因为获取垃圾文本的时候，发现垃圾文本不是简单的垃圾文本，它们具有多个特性： 1. 种类繁多 ...
原文：文本分类学习 （八）SVM 入门之线性分类器
SVM 和线性分类器是分不开的。因为SVM的核心：高维空间中，在线性可分 如果线性不可分那么就使用核函数转换为更高维从而变的线性可分 的数据集中寻找一个最优的超平面将数据集分隔开来。 所以要理解SVM首先要明白的就是线性可分和线性分类器。 可以先解释这张图，通过这张图就可以了解线性分类器了。 这是一个在二维平面的图。其中实心点和空心点是分别属于两类的，Origin 是原点。 先看中间那条直线，中间 ...
2018-05-31 14:00 0 1461 推荐指数：
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