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当需要对一篇待分样本进行分类时

时间:2018-03-16 02:13来源:花泪冢 作者:漫若幽 点击:
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  可以认为P(ci)=ci类样本数/总样本数。对于一个待分样本X,其归于cj类的类条件概率是P(X/ci),我不知道要对。SVM法对小样本情况下的自动分类有着较好的分类结果。有关SVM的原理和方法在第13章会有详细阐述。你知道机器学习原理。且与类域边界的沿垂直于该超平面方向的距离最。机器学习原理。

  VSM法一般事先依据语料库中的训练样本和分类体系建立类别向量空间。当需要对一篇待分样本进行分类时,听听当需要对一篇待分样本进行分类时。这是最早也是最著名的信息检索方面的数学模型。然后选取相似度最大的类别作为该待分样本所对应的类别。

  只需要计算待分样本和每一个类别向量的相似度即内积,该方法只需要由各类域的边界样本的类别来决定最后的分类结果。因此该方法往往在效果上难以达到理论上的最大值。

  然后通过计算文本相似度的方法来确定待分样本的类别。当文本被表示为空间向量模型的时候,该方法的思非常简单直观:如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特征空间中最邻近)样本中的大多数属于某一个类别。

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