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  • 基于支持向量机的分类问题研究 宋慧玲,张仲广,夏冰 著 专业科技 文轩网
  • 新华书店正版
    • 作者: 宋慧玲,张仲广,夏冰著
    • 出版社: 黑龙江大学出版社
    • 出版时间:2023-02-01 00:00:00
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    商品参数
    • 作者: 宋慧玲,张仲广,夏冰著
    • 出版社:黑龙江大学出版社
    • 出版时间:2023-02-01 00:00:00
    • 版次:1
    • 印次:1
    • 印刷时间:2023-02-01
    • 页数:102
    • 开本:16开
    • 装帧:平装
    • ISBN:9787568607988
    • 国别/地区:中国
    • 版权提供:黑龙江大学出版社

    基于支持向量机的分类问题研究

    作  者:宋慧玲,张仲广,夏冰 著
    定  价:51
    出 版 社:黑龙江大学出版社
    出版日期:2022年07月01日
    页  数:204
    装  帧:平装
    ISBN:9787568607988
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    内容简介

    本书由浅入深,前期在支持向量机基础上,引入模糊隶属度函数,对不同样本选取不同权重,通过样本模糊隶属度的值确定该样本隶属某一类的程度,为提高SVM抗噪能力,应用模糊支持向量机对英语语篇进行情感分类,分类效果优于支持向量机的分类。在前期研究的基础之上,分别应用SVM和FSVM进行了中文语篇的情感分类,并对分类效果进行对比。仿真实验的结果说明,针对中文本进行情感分类,模糊支持向量机分类效果优于支持向量机。为了验证最小二乘支持向量机方法的可行性和优越性,先将最小二乘支持向量机方法应用于经济领域,验证了最小二乘支持向量机方法的可行性,继而分别以“车评”和“影评”作为样本,应用最小二乘支持向量机方法进行中文语篇的情感分类。

    作者简介

    宋慧玲,副教授,现工作于哈尔滨金融学院基础教研部。本科毕业于哈尔滨师范大学数学教育专业。硕士、博士均毕业于日本广岛大学工学部应用数学专业,主要的研究方向为应用数学的线性代数及统计学。在日本东京理科大学进行为期一年的博士后研究。张仲广,黑龙江省双城县,副教授,现工作于哈尔滨学院马克思主义学院。夏冰,哈尔滨人,副教授,现工作于哈尔滨金融学院基础教研部。

    精彩内容

    目录
    第1章绪论
    1.1研究背景
    1.2主要研究内容
    第2章文本的预处理
    2.1语料库的选择
    2.2文本分词
    第3章文本特征的选择和权重计算
    3.1基础知识
    3.2基于改进词频的特征提取方法
    3.3基于改进互信息的特征提取方法
    3.4基于改进X2统计的特征提取方法
    3.5基于MIDF(t)的短文本特征权重计算方法
    3.6仿真实验
    第4章基于SVM的分类问题
    4.1支持向量机
    4.2应用MATLAB的SVM仿真实验
    第5章基于LS-SVM的分类问题
    5.1基于LS-SVM的中文文本分类
    ……

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