文本分類學習（六） AdaBoost和SVM
直接從特征提取，跳到了BoostSVM，是因為自己一直在寫程序，分析垃圾文本，和思考文本分類用於識別垃圾文本的短處。自己學習文本分類就是為了識別垃圾文本。 中間的博客待自己研究透徹后再補上吧。 因為獲取垃圾文本的時候，發現垃圾文本不是簡單的垃圾文本，它們具有多個特性： 1. 種類繁多 ...
原文：文本分類學習 （八）SVM 入門之線性分類器
SVM 和線性分類器是分不開的。因為SVM的核心：高維空間中，在線性可分 如果線性不可分那么就使用核函數轉換為更高維從而變的線性可分 的數據集中尋找一個最優的超平面將數據集分隔開來。 所以要理解SVM首先要明白的就是線性可分和線性分類器。 可以先解釋這張圖，通過這張圖就可以了解線性分類器了。 這是一個在二維平面的圖。其中實心點和空心點是分別屬於兩類的，Origin 是原點。 先看中間那條直線，中間 ...
2018-05-31 14:00 0 1461 推薦指數：
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