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文檔簡介
1、為了提高支持向量機(jī)(Support Vector Machine，SVM)在大類別數(shù)目海量樣本中的學(xué)習(xí)和分類性能，本文對有效地解決多層文本分類和增量學(xué)習(xí)等方面的問題進(jìn)行了研究。
本文首先對適用于大類別數(shù)目的多層文本分類方法進(jìn)行了研究，提出并解決了支持向量機(jī)多層分類訓(xùn)練樣本集、關(guān)鍵特征項(xiàng)表和分類器的構(gòu)建問題。其次在多層文本分類的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)了一種能夠有效解決海量樣本學(xué)習(xí)的支持向量機(jī)增量學(xué)習(xí)方法HISVML，該方法包括分類樹增量
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