应用支持向量机进行网上信息自动分类

• 作者: 尹中航 王永成 蔡巍
• 来源期刊: 高技术通讯
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 自动分类 机器学习
• 年，卷（期）: 2001,（11）
• 所属期刊栏目: 综述
• 页码范围: 107-110
• 页数: 4页
• 分类号: TP39
• 字数: 3927字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1002-0470.2001.11.028

摘要

从SVMs的原理出发,介绍了用SVMs对网上信息进行自动分类的方法,分析了它能够防止出现“过学习”现象的原因以及对网上信息分类的适应性,并讨论了它的不足和可改进之处.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡巍	上海交通大学电子信息学院	10	66	4.0	8.0
2	王永成	上海交通大学电子信息学院	94	2540	28.0	48.0
3	尹中航	上海交通大学电子信息学院	11	222	5.0	11.0