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支持向量机文本分类算法的研究及其应用  
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【英文题名】 Research and Application of Text Classification Algorithm Based on SVM
【作者】 吴鹏;
【导师】 王秀坤;
【学位授予单位】 大连理工大学;
【学科专业名称】 计算机应用技术
【学位年度】 2009
【论文级别】 硕士
【网络出版投稿人】 大连理工大学
【网络出版投稿时间】 2010-01-20
【关键词】 统计学习理论; 支持向量机; 直推式学习; Cache; 值域成对儿标注;
【英文关键词】 Statistical Learning Theory; Support Vector Machine; Transductive Inference; Cache; Pairwise Labeling In The Range;
【中文摘要】 随着信息技术和信息网络的飞速发展,从大量数据中挖掘出有用知识的数据挖掘已成为具有重要意义的研究领域。支持向量机(support vector machine)是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。 虽然统计学习理论(SLT)有比较坚实的理论基础和严格的理论分析,但是其从理论到应用还有很多尚未得到充分研究和解决的问题。例如,目前该领域的相关研究大多是试图设计某种分类器,使其对未来所有可能样本的预期性能最优,而在很多实际问题中,没有可能也没有必要用这样一个分类器对所有可能的样本进行识别,而往往只需要对一些特定的样本进行识别。于是可以考虑设计这样一种更为经济的分类器,用它来建立一种直接从有标签样本出发对特定的无标签样本进行识别和分类的方法和原则。相对于传统的归纳推理方式,这种推理方式被称为直推式学习(transductive inference)。直推式学习试图根据已知样本对特定的未知样本建立一套进行识别的方法和准则。渐进直推式支持向量机学习算法(progressive transductive supp...
【英文摘要】 As the rapid development of information technology and information network, data mining from a large number of useful knowledge has become an important research area. SVM is a new learning method developed in recent years based on the foundations of statistical learning theory. It is gaining popularity due to many attractive features and promising empirical performance in the fields of nonlinear and high dimensional pattern recognition. Although statistical learning theory (SLT) has more solid...
【更新日期】 2010-03-12

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导师:王秀坤    导师单位:大连理工大学    学位授予单位:大连理工大学
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