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1、本文對(duì)基于支持向量機(jī)的大規(guī)模文本分類(lèi)的設(shè)計(jì)進(jìn)行了研究。文章重點(diǎn)對(duì)統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論進(jìn)行了研究,深入探討了建立在該理論基礎(chǔ)上的支持向量機(jī)算法,闡述了支持向量機(jī)研究和應(yīng)用現(xiàn)狀,以及所面臨的問(wèn)題。對(duì)目前支持向量機(jī)的訓(xùn)練算法、分類(lèi)算法、求解大型問(wèn)題的算法等熱點(diǎn)問(wèn)題進(jìn)行了分析和討論,針對(duì)海量紛雜的文本分類(lèi)存在的瓶頸問(wèn)題即計(jì)算時(shí)間和占用內(nèi)存,結(jié)合SVMQP思想提出了一種并行化的SVM:分類(lèi)算法-PCSMO-KNN算法。該算法充分利用了組合分類(lèi)器的優(yōu)勢(shì)使大
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