基于物流车队应用SVM文本挖掘研究

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随着计算机技术和系统工程学的飞速发展,在全球信息化大潮的推动下,数据挖掘已成为研究中活跃份子之一,从数据中发现有价值的知识模式已成为具有重要意义的研究领域。支持向量机是一种新型机器学习方法,它较好地解决了非线性、高维数等问题,已经应用在许多领域,如手写数字识别、对象识别、文本分类等。但是新的方法也存在问题需要解决,如文本分类具有类别和样本数目多、噪音多、各类别样本数目不均衡等特点,使得支持向量机用于文本分类时存在训练速度和分类速度较慢的缺点。为了解决实体物流公司车队车辆使用情况不易监控,保养
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