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《基于支持向量机的并行文本分类方法研究》.docx

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《基于支持向量机的并行文本分类方法研究》

一、引言

随着互联网的快速发展,海量的文本数据不断涌现,如何有效地对文本进行分类成为了研究的热点问题。支持向量机(SVM)作为一种常用的机器学习方法,在文本分类领域具有广泛的应用。然而,传统的SVM文本分类方法在处理大规模文本数据时,由于计算复杂度高、耗时长,其性能受到了限制。因此,研究基于支持向量机的并行文本分类方法,提高文本分类的效率和准确性,具有重要的理论和应用价值。

二、支持向量机概述

支持向量机是一种基于统计学习理论的机器学习方法,通过寻找一个最优的决策边界来对数据进行分类。在文本分类中,SVM可以将文本表示为向量空间模型(VSM)中的向量,

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