使用libsvm进行文本分类
介绍文本分类是自然语言处理领域中的一个命题。SVM(Supported Vector Machine),支持向量机只是其中的一个算法,另外还有贝叶斯算法、基于神经网络的分类算法、k-最近邻法等等。libsvm是支持向量机算法的一个开源实现,是由国立台湾大学的Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin开发的。...
- 介绍
文本分类是自然语言处理领域中的一个命题。SVM(Supported Vector Machine),支持向量机只是其中的一个算法,另外还有贝叶斯算法、基于神经网络的分类算法、k-最近邻法等等。
libsvm是支持向量机算法的一个开源实现,是由国立台湾大学的Chih-Chung Chang and Chih-Jen Lin开发的。
- 下载
首先去libsvm的项目页面下载,解压到你所指定的目录,如~/bin/libsvm。在该目录下,你应该可以看到svm-train, svm-predict, svm-scale三个可执行命令。
svm-train: 由训练集训练出模型文件
svm-predict: 依据训练出来的模型文件,对给定输入给出预测分类
将该目录添加到运行环境的path路径中,以便你可以在命令行中直接使用这些命令。
写博时间有限,我不能介绍的更详细,你可以去项目主页获得更多内容。
转载于:https://blog.51cto.com/hailinan/723503
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