基于SVM技术的文本分类研究

SVM(Support Vector Machine,支持向量机)是由Vapnik等人提出的一种新的机器学习方法。以结构误差理论、条件二次优化理论与核空间理论作为理论基础,能够较地的解决机器学习的问题,如模型选择、过学习、非线性问题和灾难维数等,很适合应用在文本分类领域。针对文本分类技术的新问题,研究了已有的主动学习方法并对其进行改进,提出了一种新的主动学习算法,很好地解决了小规模标注样本集的分类问题。该方法尤其在难以获得大量类标签或者标注样本耗费较大的领域,更能显示出它的优越性,适合日新月异的互联网的应用。