针对中文短文本篇幅较短、特征稀疏性等特征，提出了一种基于隐含狄利克雷分布模型的特征扩展的短文本分类方法。
在短文本原始特征的基础上，利用LDA主题模型对短文本进行预测，得到对应的主题分布，把主题中的词作为短文本的部分特征，并扩充到原短文本的特征中去，最后利用SVM分类方法进行短文本的分类。
实验表明，该方法在性能上与传统的直接使用VSM模型来表示短文本特征的方法相比，对不同类别的短文本进行分类，都有不同程度的提高与改进，对于短文本进行补充LDA特征信息的方法是切实可行的。
在短文本原始特征的基础上，利用LDA主题模型对短文本进行预测，得到对应的主题分布，把主题中的词作为短文本的部分特征，并扩充到原短文本的特征中去，最后利用SVM分类方法进行短文本的分类。
实验表明，该方法在性能上与传统的直接使用VSM模型来表示短文本特征的方法相比，对不同类别的短文本进行分类，都有不同程度的提高与改进，对于短文本进行补充LDA特征信息的方法是切实可行的。
2024/7/6 6:33:32
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使用支持向量机进行预测。
调用示例：in=load('testData.txt');SVM(in(:,2:12),in(:,1),3)
调用示例：in=load('testData.txt');SVM(in(:,2:12),in(:,1),3)
2024/7/1 4:35:56
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weka和libsvm和wlsvm的jar包下载，可以在weka中集成后两者进行svm分类
2024/6/24 14:58:31
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SpssModeler18简体中文版的使用手册，包含大量应用实例，如怎样建模，多项Logistic回归应用电信业客户分类，时间序列预测宽带利用率，泊松回归分析船只损坏率，Gamma回归拟合汽车保险理陪，SVM细胞样本分类等。
2024/6/24 1:48:02
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主要介绍了Python中的支持向量机SVM的使用（附实例代码），文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
2024/6/19 0:53:46
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将实例的特征向量（以二维为例）映射为空间中的一些点，就是如下图的实心点和空心点，它们属于不同的两类。
那么SVM的目的就是想要画出一条线，以“最好地”区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。
那么SVM的目的就是想要画出一条线，以“最好地”区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。
2024/6/8 3:24:01
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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。
每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。
另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。
为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。
2024-04-09 15:03
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