【摘 要】
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多项式核函数支持向量机由于其良好的泛化能力而得到重视,并被研究应用于文本分类问题。针对多项式核函数学习能力差的缺点,将学习能力较强的条件正定核与多项式核构成一个混
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多项式核函数支持向量机由于其良好的泛化能力而得到重视,并被研究应用于文本分类问题。针对多项式核函数学习能力差的缺点,将学习能力较强的条件正定核与多项式核构成一个混合核函数作为改进的多项式核支持向量机文本分类器。与之前提出的将正定核与多项式核线性组合不同的是,提出一种新的组合形式,与之前的方法有更好的性能。将混合核函数与多项式核函数在相同的数据集上进行了对比实验,比较其分类效果,检验了混合核函数优于传统的多项式核函数文本分类器。
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