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本文对基于统计学习理论的支持向量机算法进行了研究。文章介绍了SVM的基本方法，通过SVM的数学表达形式来描述其分类原理，并将其与文本分类中常用的KNN算法进行了比较，通过其比KNN算法更高的整体查全率和查准率说明了SVM算法良好的分类性能。
基于统计学习理论的支持向量机算法研究
【摘 要】
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本文对基于统计学习理论的支持向量机算法进行了研究。文章介绍了SVM的基本方法，通过SVM的数学表达形式来描述其分类原理，并将其与文本分类中常用的KNN算法进行了比较，通过其比K
【机 构】
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山东大学计算机学院,济南,250061
【出 处】
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2006年全国理论计算机科学学术年会
【发表日期】
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2006年8期
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