LIBSVM学习——文本分类

最近期末事儿比较多，没什么大东西，最近在使用libsvm做文本分类，虽然感受到了LIBSVM的便捷之处，但是也感受到了Libsvm的调参的复杂性，写下来Mark一下   文本分类，使用的是路透社的语料最为训练和测试数据集，原始的语料有91类大概十几万篇文章，由于以一些类的数量太少（本次实验室将一个类别下的文本数量少于100篇的过滤）而不具备训练价值（对于有监督的学习而言），最后我们得到的是8个类别

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