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基于支持向量机算法和其他算法在文本分类中的性能比较 (2011年)
基于支持向量机算法和其他算法在文本分类中的性能比较 (2011年)
上传者:
38625351
|
上传时间: 2022-05-28 15:18:21
|
文件大小: 280KB
|
文件类型: PDF
自然科学
论文
分析了几种典型的文本分类算法的特点。其中,支持向量机算法具有最优性能,但处理大量数据时,耗时比较大;K-NN方法与K值的选取有很大关系,而且实时性不够良好;朴素贝叶斯方法在实际应用中可以得到比较好的效果;神经网络方法提供了比较容易的方式预测非线性系统,训练过程很慢,不能适应大数据量的学习。
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