LIBSVM學習——文本分類

最近期末事兒比較多，沒什麼大東西，最近在使用libsvm做文本分類，雖然感受到了LIBSVM的便捷之處，但是也感受到了Libsvm的調參的複雜性，寫下來Mark一下   文本分類，使用的是路透社的語料最爲訓練和測試數據集，原始的語料有91類大概十幾萬篇文章，由於以一些類的數量太少（本次實驗室將一個類別下的文本數量少於100篇的過濾）而不具備訓練價值（對於有監督的學習而言），最後我們得到的是8個類別

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