基於支援向量機svm的文字分類的實現
1 svm簡介
支援向量機（svm）演算法被認為是文字分類中效果較為優秀的一種方法，它是一種建立在統計學習理論基礎上的機器學習方法。該演算法基於結構風險最小化原理，將資料集合壓縮到支援向量集合，學習得到分類決策函式。這種技術解決了以往需要無窮大樣本數量的問題，它只需要將一定數量的文字通過計算抽象成向量化的訓練文字資料，提高了分類的精確率。
支援向量機（svm）演算法是根據有限的樣本資訊，在模型的複雜性與學習能力之間尋求最佳折中，以求獲得最好的推廣能力支援向量機演算法的主要優點有：
（1）專門針對有限樣本情況，其目標是得到現有資訊下的最優解而不僅僅是樣本數量趨於無窮大時的最優值；
（2）演算法最終轉化為乙個二次型尋優問題，理論上得到的是全域性最優點，解決了在神經網路方法中無法避免的區域性極值問題；
（3）支援向量機演算法能同時適用於稠密特徵向量與稀疏特徵向量兩種情況，而其他一些文字分類演算法不能同時滿足兩種情況。
（4）支援向量機演算法能夠找出包含重要分類資訊的支援向量，是強有力的增量學習和主動學習工具，在文字分類中具有很大的應用潛力。
三十七 利用支援向量機做文字分類
從上一節提取出的全部特徵中選取出關鍵的特徵，並利用支援向量機對測試樣本做回歸計算，判斷準確率 通過tf idf計算出來的數值是某個特徵 詞 對於這篇文件的權重，不代表這個特徵 詞 在文字分類中的權重。這很容易理解，比如某乙個特徵 詞 在多個分類中的tf idf是不一樣的，但是這個特徵對於這個分類問題...
基於bert句向量的簡單文字分類
1.獲取bert的sst2句向量，通過keras構建乙個簡單的基於句向量的文字分類演算法，得益於bert的強大效能，在sst2文字分類的準確率高達81.80，實驗結果比cran，cam，da，textcnn模型都好，訓練速度特別快，收斂也特別快 通過keras實現的簡單句向量分類演算法 from k...
支援向量機多分類
支援向量機多分類可以採用兩種方式，1.一對一 one vs one 2.一對多 one vs rest 1.one vs rest clc clear all iris label,iris data libsvmread iris.scale 讀取資料到matlab格式 labels unique...