NLP实践四：SVM实现文本分类

SVM的简单理解（参考机器学习之SVM） 线性分类 线性分类的目的就是将数据分开，如图： 怎么确定最佳的分隔线？ 从直观上来说，分割的间隙越大越好，把两个类别的点分得越开越好。 在SVM中，成为Maximum Marginal， 是svm的一个理论基础之一。 选择是的空隙最大的函数是有很多道理的。比如从概率的角度讲， 就使的置信度最小的点置信度最大。 上图中被红色和蓝色的线圈出来的点就是所谓的支持

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