基于SVM和概率统计的文本分类方法研究
基于混合核函数的SVM在文本自动分类的应用
２ １ 年 第 ２期 ０２
Ｃ ｍ ｕ ｅ Ｄ Ｓ ｆ ｗ ｒ ｎ ｐ ｌｃ ｔ ｏ ｓ ｏ ｐ ｔ ｒ Ｃ ｏ ｔ ａ ｅ ａ ｄ Ａｐ ｉ ａ ｉｎ
工 程 技 术
基于混合核函数的 Ｓ Ｍ 在文本 自动分类的应用 Ｖ
黄瑜青 （ 广东工业大学计算机 学院，广 州 ５０ ０ １０６）
一
、Hale Waihona Puke 引言 支 持向量机 （ｕｐｒ ｅｔｒＭｃ ｉｅ Ｖ ） Ｓｐｏ ｔ ｃｏ ａｈ ｎ ，ＳＭ 理论是 ２ 世纪 ９ Ｖ Ｏ ０ 年代 由 Ｖ ｐ ｉ ａｎ ｋ等人提 出的一种 新 的机器 学习方法 ，根据 有限 的样 本信息 在模型 的复杂性 （ 即对特 定训练 样本 的学 习精度 ）和学 习能 力 （ 即无错 误地识 别任意样 本的 能力 ） 间寻求最 佳折衷 ，以期获 之 得最 好的推广 能力 。ＳＭ由于其突 出的优点 ，在很多领 域得到 了成 Ｖ 功应 用 ，如模式识 别 、图像 处理 、人脸识 别与人脸 检测 、文本分 类 等 。 ＳＭ算法在应用 上也存 在着一些 问题 ， 括训练算 法速度慢 、 但 Ｖ 包 算法 复杂 以及 检测 阶段运算量 大等等 ，如何 改进 ＳＭ 法 ， Ｖ算 在特 定 分类 问题 中选 择更优 的各项参 数 ，从 而提高 ＳＭ的分类 决策性 能， Ｖ 是 当前众 多学者正在 研究 的热 点 问题 。 二 、Ｓ Ｍ 本原 理 Ｖ 基 支 持 向量 机 的基 本原 理 为 ： 首先将 输 入样 本转 化 为 向量形 式表 示 ，然 后将 输 入 向量映 射到 一个 高维 的特 征 向量空 间 ，再在 该特 征 向量空 间 中构造 最优 分类 超平 面 ，使得 在保 证分 类正 确 的 同时 ，不 同类别 与最优 分类超 平 面 的间 隔最大 ，得 到 的最优 分类 超 平 面就 能决 定预 分类 文本 的类别 。 如 图 ２ １ 示 为二 维两类 线性 可分 模式 ， 图中 的圈和方 框表 －所 示两 类 的训练 样本 ，Ｈ 分类 线把 两类 样本 无错 误地 划分 开 ，Ｈ 、 １ Ｈ 分 别为 过各类 别样 本 中离 分类线 Ｈ 近 的样本 点且 平行 于分 类 ２ 最 线 Ｈ 的直 线 ， 其 中 Ｈ １和 Ｈ 之 间 的距 离 即 为最 大 分 类 间 隔 ２ （ ａｇｎ 。在 高维 空间 中，最优 分类 线就 变 为最优 分类 超平 面 。 ｍｒｉ）
自然语言处理中的文本分类算法介绍
自然语言处理中的文本分类算法介绍自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）是人工智能领域中的一个重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。
文本分类是NLP中的一个关键任务，它涉及将文本数据分为不同的类别或标签。
文本分类算法在各种应用中都得到了广泛的应用，如垃圾邮件过滤、情感分析、主题识别等。
文本分类算法的目标是根据文本的内容将其归类到特定的类别中。
以下是几种常见的文本分类算法：1. 朴素贝叶斯算法（Naive Bayes）：朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的概率分类算法。
它假设特征之间相互独立，因此被称为“朴素”。
在文本分类中，朴素贝叶斯算法将文本表示为词袋模型，计算每个类别的概率，并选择具有最高概率的类别作为分类结果。
朴素贝叶斯算法简单高效，适用于大规模文本分类任务。
2. 支持向量机算法（Support Vector Machines，SVM）：支持向量机算法是一种二分类算法，通过在特征空间中找到最优超平面来进行分类。
在文本分类中，特征通常是词语或短语，而超平面的目标是在不同类别的文本之间找到最大的间隔。
SVM算法在处理高维数据和非线性问题时表现出色，但对于大规模数据集可能存在计算复杂性。
3. 决策树算法（Decision Trees）：决策树算法通过构建树状结构来进行分类。
每个节点代表一个特征，分支代表不同的取值，而叶节点代表最终的类别。
在文本分类中，决策树算法可以基于词语或短语的存在与否进行划分。
决策树算法易于理解和解释，但对于高维数据和过拟合问题可能存在挑战。
4. 随机森林算法（Random Forest）：随机森林算法是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来进行分类。
在文本分类中，随机森林算法可以通过对不同的特征子集和样本子集进行随机采样来构建多个决策树，并通过投票或平均预测结果来进行最终分类。
随机森林算法具有较好的泛化能力和抗过拟合能力。
5. 深度学习算法（Deep Learning）：深度学习算法是一类基于神经网络的机器学习算法，通过多层神经网络来进行特征学习和分类。
基于SVM的中文文本分类算法
Ｓ Ｍ）具 有 高泛化 性能 的通 用学 习机 器 ． 是一 种 Ｒ ， 这 专 门研 究小 样 本 情 况 下 机 器 学 习 规 律 的 理 论 ， 这
种 理论 具有 坚 实 的统 计 学 理 论基 础 ， 在 实 际 应 并 用 中显 示 了独特 的优越 性 ， 如手 写数 字识 别 （ ａｄ ｈｎ ． ｗ ｉｅ ｉ ｔｅｏｎｔ ｎ 、 ｒｔ ｄ ｉｒｃｇｉｏ ） 文本 分类 ［ 等 ． ｔｎ ｇ ｉ ］
维普资讯
第２卷 ２
第７ 期
重 庆 工 学 院 学 报（ 自然科 学 ）
Ｊｕ ａ ｏ ｈｎｑ ｇＩｓｔｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ （ ａ ｒｌ ｃ ｎｅ ｏ ｒ ｌ ｆ ｏｇｉ ｔｕｅｆ Ｔｃｎ ｌ ｙＮ ｔ ａ Ｓ ｉ ｃ） ｎ Ｃ ｎ ｎｉ ｏ ｕ ｅ
般来说， 文本分类系统 的任务是 ： 在给定的
分类体系下 ， 根据文本 的内容或属性 自动的确定 文本 的类 别 ． 另一 个 角度 来 看 ， 本分 类 是 一个 从 文
・
收稿 日期 ；０￣一 —２ ２０ ０ ４ ８ 基金项 目： 重庆市 自然科学基金资助项 目（ ＳＣ ２０ Ｂ ２ ８） ＣＴ ，０６ Ｂ ０４ ． 作者简 介 ： 冀胜利 （９ １ ）男 ， １８一 ， 山东鄄城人 ， 硕士研究生 ， 主要从事测试 与控制技术研 究 ； 波 ， ， 士 ， 授 ， 李 男 博 教 主 要从事信息安全与计算机网络研究 ．
文本分类属于有Βιβλιοθήκη 导 的机器学习 ， 是指在给 定的分类系统下， 根据文本 的内容或属性， 将大量
文 本归 到一 个或 多 个类 别 的过 程 ． 是 为 降 低 查 它 询 时间 ， 高个 性化搜 索 质 量 ， 提 方便 用 户 快速 有 效 获取文 本而 产生 的文本 处 理技 术 ．０ 纪 ９ 代 ２世 Ｏ年 以来 ， 众多 的统 计 方法 和 机 器 学 习方 法 应 用 于 文
基于SVM—KNN的文本分类算法及其分析
本的特 点 ， 如果 Ｋ值 选择 过大 ， 而 则一些 与待分类 文本实 际上
在 实际的文本分类试验 中 ， 一般 都要 通过反复 的实验 ， 测试 、 观
导致 噪声增加 分类效果 降低 。 经 进入到实 用性商业 应用 ， 在信 息检索 、 电子会议 、 安全 、 并 不相 似的文本 也被包 含进 来 ， 网络
Ａｎａ ｙ ｉ ｏ Ｔｅ ｔ ｌ ｓｓ ｎ ｘ Ｃｌ ｓ ｉ ｃ ｔｏｎ Ａｌ ｏ ｉｈｍ Ｂａ ｅ ｏｎ ＶＭ － ａ ｓｆ ａ ｉ ｇ ｒ ｔ ｉ ｓ ｄ Ｓ ＫＮＮ
ＫＵＡ ｈ ｎｌ ＮＧ Ｃ ｕ —ｎ，ＸＩ Ｑｉｇｑａｇ ｉ Ａ ｎ —ｉ ｎ
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利用这些信息 带来困难 。为 了有效地 组织和管理 网页资源 ， 必 Ｋ ＮＮ算法简单实用 ， 分类准确率较高 ， 由于 Ｋ 但 ＮＮ是一种
需 每 须对 网页进行合 理分类 。网 页分 类的 传统做 法是 由人 工判 断 懒惰学 习算 法 ， 要将所 有训练样 本存入 计算机 中 ， 次决策 都要计算并 比较 待识别样本 与全部训练样本之 间的距离 ， 因此 类别 ， 并加 以组织和 整理 ， 这对 于现在 每天产 生数百 万新 网 页 存储量和 计算量都较大 。此 外 ， Ｋ 在 ＮＮ分 类器 中， 一个 重要环 的互联 网而 言 ， 人工分类 已经不再现实 。 节是参数 Ｋ 的选 择 ， 值 Ｋ值选 择得过 小 ， 不能充分体现待分类文 网页分类技 术建 立在文本 自动分 类技 术基础 之上 。国外 的文本 分类经历 了可行性 基础 研究和实验性 开创研究 ， 目前 已
如何使用Python进行文本分类
如何使用Python进行文本分类随着互联网的发展，我们每天都面对着大量的文字信息，如何快速准确地进行文本分类已经成为一个非常重要的任务。
Python是一种广泛应用于文本分类的编程语言，其简单易学、功能强大的特点受到了广泛的青睐。
本文将围绕着Python文本分类的流程、方法和优化等方面进行探讨，力图帮助大家更好地理解和应用文本分类。
一、Python文本分类的流程Python文本分类的流程通常包括以下几个步骤：1、准备数据。
将文本数据转化为可用于计算的格式，例如用向量表示。
2、特征选择。
选择可以反映文本特性的特征，例如TF-IDF、词袋等。
3、建立分类模型。
将预选好的特征放入分类模型中进行训练，例如朴素贝叶斯、支持向量机等。
4、测试数据。
将已经训练好的分类模型用于未知的数据进行测试。
5、模型优化。
对分类模型进行优化，提高其分类准确性。
二、Python文本分类的方法1、朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes）朴素贝叶斯分类器是一种基于概率统计的分类方法，其基本思想是根据先验概率和条件概率来预测未知实例的分类。
它是一种简单有效的分类方法，适用于文本等高维数据。
在Python中，我们可以使用sklearn库中的NaiveBayes算法实现文本分类。
2、支持向量机分类器（Support Vector Machine）支持向量机分类器是一种基于统计学习方法的文本分类方法，其基本思想是通过寻找一个最优的超平面来实现分类。
支持向量机分类器不仅可以对线性可分数据进行分类，还可以对非线性可分数据进行处理。
在Python中，我们可以使用sklearn库中的SVM算法实现文本分类。
3、最大熵分类器（Maximum Entropy）最大熵分类器是一种基于信息理论的文本分类方法，其基本思想是在所有可能的分类中选择熵最大的分类方法。
最大熵分类器不仅可以解决二分类问题，还可以对多分类问题进行处理。
在Python中，我们可以使用nltk库或pyml库中的Maximum Entropy算法进行文本分类。
基于SVM的分类方法综述
1.引言
自动文 本分类的 研究最早 可以追溯 到二十世 纪六十年 代 Maron 的研究工作。到二十世纪八十年代之前 , 在自动文本分 类方面占主导 地位的一直是基于知识工程的分类方法。 基于知识工程的方法存在分 类规则制定困难 、 推广性差的缺点 , 因此很难大规模推广应用 。 二十世 纪九十年代以来 , 随着信息存储技 术和通信技术 的迅猛发展 , 大 量的 文字信息开始以计算机可读的形式存在 , 并且其数量每 天仍在急剧增 加。 这一方面增加了对于快速、 自动文本分类的迫切需求 , 另一方面又 为基于机器学习的文本分类方法准备了充分的资源。在 这种情况下 , 以机器学习技术 为主的信息分 类技术逐渐取代 了基于知识工程 的方 法 , 成为自动文本分类的主流技术 [1]。 常用的自动文本分类算法主要包括三大类。 一类是基于概率和信 息理论的分 类算法 , 如朴 素贝叶斯算法 (Naive Bayes , 简称 NB)[2], 最大 熵算 法(MaximumEntropy) 等 [3]; 另 一类是基 于 TFIDF 权值计 算方法 的 分类 算法 , 这类 算法 包括 Rocchio 算法 , TFIDF 算法 , k 近邻 算法 (k Nearest Neighbors, 简称 kNN) 等 ; 第三 类是 基于 知 识学 习的 分类 算 法 , 如决策树 (Decision Tree), 人工神经网 络(Art ificial Neural Networks , 简称 ANN), 支持向 量机 (Support Vector Machi ne, 简称 SVM) 等 算法 [5] 。 本文主要介绍基于 SVM 的分类方法。
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文本分类算法范文
文本分类算法范文在文本分类任务中，我们需要将文本数据转化成计算机可以理解和处理的形式，通常采用向量表示。
以下是几种常用的文本分类算法：1. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）：朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的文本分类算法。
它假设文本数据中的每个特征（词汇）之间是相互独立的，并使用贝叶斯定理计算给定特征向量属于每个类别的概率。
朴素贝叶斯分类器的优点是简单高效，适用于处理大规模的文本数据。
2. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）：支持向量机是一种基于最大间隔决策边界的文本分类算法。
它将文本数据映射到高维空间中，找到一个最优的超平面来划分不同类别。
支持向量机的优点是能够处理高维数据，对于处理文本分类问题的效果较好。
3. 逻辑回归（Logistic Regression）：逻辑回归是一种广义线性模型，在文本分类任务中常用于二分类问题。
逻辑回归通过线性回归的方式计算特征向量属于每个类别的概率，并使用逻辑函数将概率映射到0和1之间。
逻辑回归的优点是计算简单，可解释性强。
4. 决策树（Decision Tree）：决策树是一种基于树结构的分类算法，通过一系列的判定条件对文本数据进行分类。
决策树根据特征的重要性和取值将文本数据划分到不同的类别中。
决策树的优点是易于理解和可视化，对于处理文本分类问题效果较好。
5.深度学习算法：近年来，深度学习算法在文本分类任务中取得了很大的成功。
其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是常用的深度学习算法。
卷积神经网络通过卷积操作提取文本的局部特征，循环神经网络则通过记忆单元处理文本的序列特征。
深度学习算法适用于大规模的文本数据和复杂的文本分类任务。
选择适合特定任务的文本分类算法需要综合考虑数据规模、特征维度、计算资源等因素。
基于机器学习的文本分类方法研究
基于机器学习的文本分类方法研究一、引言文本分类是家族化、自然化文本信息处理中的一种最基本的任务。
在信息处理、网络文本挖掘、社交媒体分析、智能问答、自然语言处理等领域都有广泛的应用。
近年来，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的文本分类方法被广泛地应用在各个领域。
本文将从基于机器学习的文本分类方法进行探讨和分析。
二、基于机器学习的文本分类方法概述基于机器学习的文本分类方法是将文本归入不同的类别，这是通过分类器的比较和训练的方式完成的。
分类器通常使用机器学习算法根据大量的样本数据来构建。
文本分类通常分为两个步骤：特征提取和分类器模型训练。
特征提取是将文本转换为可供训练的向量；分类器模型训练是将训练向量和标签（文本所属类别）放入模型中进行学习并生成分类器。
常用的机器学习分类算法有贝叶斯算法、k近邻算法、决策树算法、支持向量机算法、神经网络算法等。
三、文本分类的特征表示传统的特征提取方法是使用词袋模型提取文本中的关键词并统计词频。
这种方法忽略了词序和上下文的关系。
最近，有研究证明，基于词组表示的方法有望提升分类性能，特别是针对短文本进行分类的时候。
样本中的词组可以定义为n元组，aka子串。
“n”代表词组中所含单词的数量，例如bigram（2-gram）和trigram（3-gram）等。
词组被合并成一个新的词，在分类前进行特征表示。
当使用n元组作为特征时，分类器的分类效果的确有所提升。
另外，主题建模是一种常用的特征提取方法。
利用LDA（Latent Dirichlet Allocation）将每篇文档表示为一组主题分布，以主题分布作为特征向量进行分类，可以提高文本分类的效果。
四、机器学习算法在文本分类中的应用1.贝叶斯分类器朴素贝叶斯是一种基于概率的分类器，被广泛应用于文本分类中。
为了解决词汇重叠的问题，朴素贝叶斯通常采用离散化和平滑技术进行优化。
平滑方法包括拉普拉斯平滑、Add-k平滑、Jelinek-Mercer等平滑技术。
人工智能自然语言技术练习(习题卷19)
人工智能自然语言技术练习(习题卷19)第1部分：单项选择题，共43题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]关于k-NN中的k，根据偏差，以下哪一项是正确的A)当你增加k时，偏差会增加B)当你减少k时，偏差会增加C)不能判断D)以上都不对答案:A解析:2.[单选题]GBDT和随机森林都属于集成学习，因此他们有相似的地方，下列描述正确的是A)组成随机森林的树可以并行生成，而GBDT是串行生成B)随机森林的结果是多数表决表决的，而GBDT则是多棵树累加之和C)都是由多棵树组成，最终的结果都是由多棵树一起决定。
D)随机森林对异常值不敏感，而GBDT对异常值比较敏感答案:C解析:3.[单选题]如果数据特征太多，需要对数据特征做降维操作，可以使用以下那种方式A)PCA降维B)K-MeansC)SVMD)岭回归答案:A解析:4.[单选题]汉语自动分词的准确率具体定义是()A)P=(系统输出正确词个数/系统输出词个数)*100%B)R=(系统输出正确词个数/标准答案中词的个数)*100%C)F=((β2+1)*P*R)/(β2*P+R)=(B=1)(2*P*R)/(P+R)D)P(A|B)=P(B|A)*P(A)/P(B)答案:A解析:5.[单选题]XGBoost中用到了和哪个树相同的想法，去寻找最优A)随机森林B)CART回归树C)ID3D)C4.5答案:B解析:6.[单选题]层次softmax使用什么结构编码A)拉格朗日乘子方式B)霍夫曼树的结构C)负例采样D)不确定答案:B解析:7.[单选题]属于一对多输出的序列网络有：A)音乐生成B)情感分类C)机器翻译D)DNA序列分析答案:A解析:8.[单选题]以下四个选项中，哪个激活函数的的输出在0~1的范围之间A)reluB)tanhC)Leaky ReluD)sigmoid答案:D解析:9.[单选题]美国Brown大学于20世纪60~70年代开发的通用语料库是A)LOB语料库B)PropBankC)Brown语料库D)Penn TreeBank答案:C解析:10.[单选题]sigmoid函数的缺点:导数值范围为(0,0.25]，反向传播时会导致“梯度消失”。
用于文本分类的多核SVM算法研究
第３ ３卷 第 ９期
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算机Βιβλιοθήκη 工程 ２０ ０ ７年 ５月
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Ｎｏ９ ．
Ｃｏｍｐｕｔ ｒＥｎｇ ｎｅ ｒｎｇ ｅ ｉ ｅｉ
人工 智 能及识 别技术 ・
文章 编号：ｌ ｏ ３２（０） － ｌ岳＿３ 文献标识码； ０ ＿ ４８０７ － ９＿ ｏ ２ ０ ｏ ｏ Ａ
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划， 并说明其可以通过 重复利用 Ｓ Ｍ 来实现有效求解 。 Ｖ 实验结果表明 ， 出的算法可 以用于数 百个核 的结合或者是数十万个样 本的结合 ， 提
对于 多异类 数据源 的文本分类具有较高 的查全率和查 准率。
一种改进的SVM文本数据分类技术研究
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（ｌ １ …， １ ∈Ｒ， ∈｛１ １ ｘ， ） （ ） ｙ ， ｒ ， ＂ｉ 一 ， ｝ ｙ ＋ （） １
文档分类和摘 要抽取『 。 Ｊ 王永成［ 一 ３ １ 等研制的基于神经网
络优 化 算 法 的 中文 文 本 自动 分 类 系 统 。近 期 研 究 中 比 较 突 出 的是 中科 院 的 中文 文 本 智 多 星分 类 器 ，它 采 用 多 种 分 类 方法 。 文 基 于 以上 文 献 基 础 上 ， 出 了 一 种 本 提
关键 词 ： 本 挖 掘 ； 本 分 类 ； 持 向量 机 ； 文 文 支 向量 空 间 模 型 中 图分 类 号 ：Ｐ ９ Ｔ ３１ 文 献标 识 码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １７ １ （０ ２ ０ － ０ ０ ０ １０ － １９ ２ １ ）４ ０ ７ － ２
Ａｎ Ｉ ｐ ｏ ｅ ＶＭ ｘ ｔ ａ ｓｆｃ ｔｏ ｃ ｎ ｌ ｇ ｓ ａ ｃ ｍ ｒ ｖ ｄ Ｓ Ｔｅ ｔＤａ ａ Ｃｌ ｓ ｉ ａ ｉ ｎ Ｔｅ ｈ ｏ ｏ ｙ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｉ
基于SVM的分类问题的研究
支 持 向量 机 Ｓ Ｕ Ｍ（ Ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ Ｖ ｅ ｃｔ ｏ ｒ
Ｋ（ ｘ ， ） ＝ ・ １ ）
Ｍ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ）是 Ｖ ａ ｐ ｎ ｉ ｋ ｅ 等 人 在 上 世 纪 九 十 年 代 初 建 立 的 一 种 新 型 的 学 习 机 器 ， 它 是 在 以解 决 小 样 本 机 器 学 习 问题 为 目标 的统 计 学 习理 论 （ Ｓ Ｌ Ｔ ） 的 基 础 上 发 展 起 来 的。Ｓ Ｖ Ｍ 建 立在Ｓ Ｌ Ｔ 的Ｖ ｃ 维 理 论 和 结 构 风 险 最 小 化 原 理 的 基 础 上 ， 根 据 有 限 的样本 信 息在模 型的 复杂度和 学 习能力 之 间 寻 求 最 佳 折 中 ， 获 得 最 好 的 推 广 能 力 。 与传 统 方 法 相 比 ， Ｓ Ｖ Ｍ 能够 有 效 地 避 免 过 学 习 、欠 学 习 、 维 数 灾 难 以及 陷 入 局 部 极 小 值 等 问题 ， 所 以 它 成 为 机 器 学 习 的一 个 新 研 究 热 点 。 １ ． 支持 向量 机 １ ． １支 持 向量 机 的基 本 思 想 首 先 通 过 非 线 性 变 换 将 输 入 空 间 变 换 到 一 个 高 维 空 间 ，然 后 在 这 个 新 空 间 中 求 取 最 优 线 性 分 类 面 ， 而 这 种 非 线 性变 换是 通过 定义适 当 的内积 函数实 现 的 。 根 据 结 构 风 险 最 小 化 准 则 ， 在 使 训 练样 本分类 误差 极小 化的 前提 下，尽量 提 高 分 类 器 的 泛 化 推 广 能 力 。 从 实 施 的 角 度 看 ， 训 练 支 持 向量 机 等 价 于 解 一 个 线性 约束 的二次 规划 问题 ，使得 分隔特 征 空 间 中 两 类 模 式 点 的 两 个 超 平 面 之 间 距 离 最 大 ， 而 且 它 能 保 证 得 到 的解 为 全 局 最 优 解 ， 使 得 基 于 支 持 向量 机 的 分 类 器 能够 适应解 决 实际 问题 ，从 而具 有较 好 的 泛 化 和 推 广 能 力 ， 当 然 这 也 就 是 所 谓的 “ 核 函数 ” 、 “ 大间隔”思想。 １ ． ２ 支 持 向 量机 的分 类 线 性 支 持 向 量 机 是 从 线 性 可 分 情 况 下 的 最 优 分 类 超 平 面 发 展 而 来 ， 由 于 最 优 超 平 面 的 解 最 终 是 完 全 由支 持 向 量 决 定 的 ，所 以这 种 方 法 后 来 被 称 为 支 持 向 量机 （ ｓ ｕ ｐ ｐ ｏ ｒ ｔ ｖ ｅ ｃ ｔ ｏ ｒ ｍ ａ ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ） 。线 性 支 持 向 量 机 分 为 线 性 可 分 和 线 性 不 可 分两种情况 。 在 实 际 问 题 中 ，分 类 问 题 往 往 是 非 线 性 问题 ， 因 此 我 们 需 要 而 最 优 分 类 面 也 应 该 是 非 线 性 的 。 支 持 向 量 机 是 通 过 引 入 特 征 变 换 来 将 原 空 间 的 非 线 性 问题 转 化 为 新 空 间 的 线 性 问 题 ， 同 时 利 用 核 函 数 来 解 决 非 线 性 分 类 问 题 ，将 特 征 进 行非线性映射ｚ ＝ 烈 ，将 低 维 空 间映 射 到 高 维 空 间 ，在 高 维 空 间 找 到 一 种 线 性 关 系 ，构 造 出 最 优 分 类 超 平 面 。 核 函 数 不 仅 简 化 了 运 算 ，而 且 我 们 不 需 要 知 道 非 线 性 映 射 的 具 体 形 式 。 因 此 理 论 上 只 要 选 取 一 个 满 足 Ｍｅ ｒ ｃ ｅ ｒ 条 件 的核 函 数 ， 就 可 以构 造 非 线 性 的支 持 向 量机 。 常 用 的 核 函数 有 ： 线性核 函数 （ １ ｉ ｎ ｅ ａ ｒ ｆ ｕ ｎ ｃ ｔ ｉ ｏ ｎ ）
基于机器学习算法的文本分类技术研究
基于机器学习算法的文本分类技术研究Introduction随着信息时代的到来，文本数据的数量正在增长。
为了高效地处理这些数据，文本分类技术应运而生。
而机器学习算法在文本分类中得到了广泛应用。
本文旨在探讨基于机器学习算法的文本分类技术研究。
Chapter 1: 机器学习算法介绍机器学习算法是一类能够从数据中学习规律并做出预测或决策的算法。
它包括有监督学习、无监督学习和半监督学习三种类型。
其中，有监督学习是最常用的机器学习算法之一，它通过训练集中的已知标签来学习预测模型，然后使用该模型来预测新数据的标签。
Chapter 2: 文本分类技术研究文本分类技术旨在将文本数据自动分类到不同的类别中。
它在信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等领域中有着广泛的应用。
文本分类中使用的特征通常由词或短语组成，称作“词袋模型”。
机器学习算法在文本分类中得到广泛应用。
Naive Bayes、决策树和支持向量机（SVM）是最常用的算法之一。
其中，Naive Bayes假设每个特征都是彼此独立的，可以快速训练而且在大数据量下表现良好。
决策树算法能够生成易于理解的规则，但容易过拟合。
SVM算法可以处理高维数据集并具有高预测准确度，但在大规模数据集下计算开销较大。
Chapter 3: 文本分类技术应用文本分类技术应用广泛，以下是几个例子：1. 垃圾邮件过滤：使用文本分类技术可以将垃圾邮件分类到垃圾邮箱，从而减少用户接收到的垃圾邮件量。
2. 情感分析：文本分类技术可以对文本进行情感分析，从而评估用户对某一产品或服务的满意度。
3. 新闻分类：将新闻分类到正确的类别中可以使读者更容易地找到感兴趣的内容。
Chapter 4: 结论本文探讨了基于机器学习算法的文本分类技术研究，介绍了机器学习算法、文本分类技术和应用实例。
随着文本数据的不断增长，文本分类技术将会变得越来越重要。
机器学习算法作为一种强大的工具，将为文本分类技术的研究和应用提供支持。
基于SVM文本分类中的关键词学习研究
出 很好 的性 能。本 文以支持 向量机 为基础 ， 重点研究其分 类过 程 中关键 词的 学 习问题 ， 其增量 分类 中， 在 同步进行 关
键词 的增量 学习调整 ， 实验结果表明 ， 方法可以更好 地提 高文本分类的分类性能 。 该 关键词 支持 向量机 ，增量 学习， 类，关键词 学习 分
Ａｂｔａ ｔ Ｆ ｒｃａ ｓｆｃｔ ｎ ｈ ｌｓｉｉａｉｎ ｍｅｈ ｄａ ｄｋ ｙ ｒ ｒ ｈ ＷＯｉ ｏ ｔｎ ａ ｔｒ． Ａｓａｇ ｏ ｌｓｉｃ — ｓｒｃ ｏ ｌｓ ｉ ａｉ ，ｔ ｅｃａｓｆｃ ｔ ｔ ｏ ｎ ｅ ｗｏ ｄａｅｔ ｅｔ ｉ ｏ ｏ ｍｐ ｒａ ｔｆｃｏ ｓ ｏ ｄｃａ ｓｆ ａ ｉ ｔｏ ｔｏ ，Ｓ ｉｎ ｍｅｈ ｄ ＶＭ ｆ ｏ ｄ ｐ ｒｏｍ ａ ｃ ａ ｅ ｎＳ ｉ ｏ ｏ ｅｆｒ ｎ ｅｂ ｓｄｏ ＶＭ ．Ｔｈ ｓｐ ｐ ｒｍａｎｙｅ ｐｏ ｅ ｈ ｅ ｗｏ ｄｌａ ｎｎ ｕ ｉｇｔ ｅ ｓ ｇ ｉ ａ ｅ ｉｌ ｘ ｌｒｓｔ ｅｋ ｙ ｒ ｅ ｒ ｉｇ ｄ ｒｎ ｈ
ｃａｓ ｉ ｔ ｎ ｌ ｉｃ ｉ ．Ｗ ｉ ｅｉｃｅ ｎａ ｔａ ｉｇ，ｔｅｋ ｙ ｒ ｅｌ ｒｅ ｎ ｄｕ ｔｄ ｓ ｆａｏ ｔ ｔ ｒｍｅ ｔｌｒｉ ｎ ｈｈ ｎ ｎ ｈ ｅｗｏ ｄｉ ｒ ｅ ｎ ｄａｄａｊｓｅ．Ｔｈ ｘ ｅｉ ｎａ ｒｓ ｌ ｓｏ ｓ ａ ｅｅ ｐ ｒ ｍｅ ｔｌ ｅｕｔ ｈ ｗｓ
提供了保证 。 对于 Ｓ Ｍ 的分类 ， Ｖ 其不仅 具有 良好 的分类 性能 ， 同时具 有增量训练 特性 ， 这是一般模 型所不具备 的， 这为支持 向量机 的研究 、 应用提供 了巨大 的前景 。１ ９ ， ｄｅ 。 用增 ９ ９年 Ｎａ ｅｍ［ 采 ］
GA-SVM算法在文本分类中的应用研究
集， 大大提高文本分类 的准确率 ， 在文本挖掘 中具有较好 的应用前景。
关键 词 ： 本 分类 ； 传 算 法 ； 持 向量 机 ； 征 选择 文 遗 支 特
第２卷 第 １ ８ 期
文章 编 号 ：０ ６ ９４ （０ １ Ｏ — ２２ ０ １０ — ３８ ２ １ ） １ ０２ — ４
计
算
机
仿
真
２１年 １ ０１ 月
Ｇ Ｓ Ｍ 算 法 在 文 本 分 类 中 的 应 用 研 究 Ａ— Ｖ
宋淑彩 ， 庞 慧 ， 学钧 丁
（ 北建 筑 工 程 学 院计 算 机 系 ， 北 张 家 口 ０ ５ ０ ） 河 河 ７０ ０
摘要 ： 文本特征维数通常高达几万且特征之间存在大 量冗余和不相关信 息 ， 而导致 传统 的分类 方法效率低 、 从 分类 准确率
低 。为 了提 高文 本 分 类 的快 速 性 和 准 确 性 ， 出 了一 种 遗 传算 法 （ Ａ） 支 持 向 量 机 （ Ｖ 相 结 合 的 文 本 分 类 方 法 。 把 文 提 Ｇ 和 Ｓ Ｍ）
ａ ｈ ｔｅ ｓｆ ｎ ｔ ｎ ｔ ｖ ｌ ａｅ ｔ ｅｆ ｎ ｓ ｆｉ ｄｖ ｄ ａ ｅ ｔ ｒ ．Ｂｙｔ ｅ ｏ ｅ ａｉｎ ｆ ｅｅ ｔ ｎ， ｒ ｓｏ ｅ ｎ ｔ。 ｓｔ ｅ ｆ ｎ ｓ ｕ ｃｉ ｏ ｅ ａ ｕ ｔ ｈ ｔ ｅ ｓ ｏ ｉｉ ｕ ｌ ａｕ ｅ ｉ ｏ ｉ ｎ ｆ ｈ ｐ ｒ ｔ ｓｏ ｌ ｃｉ ｃ ｏ ｓ ｖ ｒａ ｄ ｍｕ ａ ｏ ｓ ｏ
svm酒店评价数据文本分类
svm酒店评价数据文本分类
支持向量机（SVM）是一种常用的文本分类算法，可以用于
将酒店评价数据进行分类。
酒店评价数据文本分类的步骤如下：
1. 数据预处理：对原始的酒店评价数据进行预处理，包括去除特殊字符、停用词和数字，统一转换为小写等。
2. 特征提取：从预处理后的文本数据中提取特征。
常用的特征提取方法包括词袋模型和TF-IDF。
- 词袋模型：将每个文本表示为一个向量，向量的每个维度
表示一个单词，值表示该单词在文本中出现的频率或者重要性。
- TF-IDF：通过计算单词的词频和逆文档频率，得到一个单
词的tf-idf权重。
3. 数据划分：将提取的特征数据划分为训练集和测试集，一般按照80%的比例划分。
4. 模型训练与调参：使用训练集训练SVM模型，并通过交叉
验证等方法调整模型的超参数。
5. 模型评估：使用测试集对训练好的SVM模型进行评估，计
算准确率、召回率、F1值等指标来衡量模型的性能。
6. 预测分类：使用已训练好的SVM模型对新的酒店评价数据
进行分类。
需要注意的是，由于文本数据通常是高维稀疏数据，使用
SVM算法时可以采用核函数（如线性核函数、多项式核函数、高斯核函数）来降低维度，并提高分类的准确性。
另外，也可以尝试使用其他机器学习算法（如朴素贝叶斯、决策树、深度学习等）来进行酒店评价数据的文本分类。
基于SVM的网络文本信息自动分类
摘
要： 介绍基 于 Ｓ ＶＭ 的 网络 文本信 息 自动分 类算 法 ． 算法在 训练 阶段将 一 个大型数 据 集分 该
成 许 多不相 交 的子集 ， 批 次对各 个训 练子 集 中的样 本进行 训练 而得 到 多个分 类器 ， 按 利
用误差 纠错输 出编码优 化 分类 器， 而减 少较 深层 次训 练 需要 学 习的文档 。 从
进 行 研 究
图 １ 最 优 分 类 面
支持 向量机是 从线 性 可分情 况 下 的最优分 类 面
提 出 的 。 本 思 想 可 用 图 １的 两 维 情 况 说 明 。 １中， 基 图
实心点 和空 心点 代 表两类 样本 ， 为 分类 线， Ｈ 分 Ｈ Ｈ、２ 别 为 过各类 中离分 类线 最近 的样本 且 平行 于分 类线 的直线． 它们之 间的距离 叫做分类 间隔（ ｒｉ） 所谓 Ｍａｇｎ 最优分 类 线就 是要 求分 类线 不但 能将 两类 正确 分开 （ 训练错 误率为 ０ ， １而且使 分类 间隔最大 。 分类 线方程 为 ・ ＋ ＝ 可 以对 它进行归 一化． 得对线性 可分的 埘 ６ ０。 使 样本 集 （ｉ ， １ … ， ∈Ｒ ， ＋ ，１满 足条 件 ： Ｘ， ｉ ， ｎ， ） ＝ ｄ Ｙ∈ｆ１ ） 一
力 的学 习 机 问
有效 方法 如何利 用智能 方法快速有 效地协 助人工 对
文本 信 息进 行分 类 已经成 为 当前 信息 服务 和知 识 发 现 的重要研 究热点 本文 介绍 一种基 于 Ｓ Ｍ 的 网络 Ｖ 文本信 息 自动分 类算法 。 该方 法研究 在有限样本 情况 下 的机 器学 习规律． 相对较 高 的性 能指 标。 以广 具有 可 泛应用 于 网上文本 信息 自动分类
自然语言处理中常见的文本分类模型对比
自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，它致力于帮助计算机理解、解释和生成人类语言。
文本分类是NLP中的一个基础任务，其目标是将文本数据划分到不同的预定义类别中。
在文本分类任务中，常见的文本分类模型包括朴素贝叶斯、支持向量机、逻辑回归和深度学习模型。
本文将对这些常见的文本分类模型进行对比分析，探讨它们各自的优缺点和适用场景。
朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的概率统计分类算法。
该模型简单且易于实现，适用于大规模文本分类任务。
朴素贝叶斯假设特征之间相互独立，因此在处理大规模高维度的文本数据时，朴素贝叶斯的性能往往较好。
然而，朴素贝叶斯模型对特征之间的独立性假设较为严格，导致其在处理一些实际应用场景中的复杂数据时表现不佳。
支持向量机（SVM）是一种经典的监督学习算法，其在文本分类任务中表现出色。
SVM通过构建超平面来实现分类，能够处理高维度的文本特征空间，并且在处理线性不可分数据时可以通过核函数进行映射。
由于其对特征空间的高效划分，SVM在文本分类任务中通常表现较好。
然而，SVM在处理大规模文本数据时需要较长的训练时间，并且对参数的选择较为敏感。
逻辑回归（Logistic Regression）是一种线性分类模型，在文本分类任务中也被广泛应用。
逻辑回归可以处理多分类问题，并且能够输出样本属于某一类别的概率。
在处理文本数据时，逻辑回归模型的计算复杂度较低，适用于处理大规模文本数据集。
然而，逻辑回归对特征之间的线性关系假设较为严格，对于非线性的文本分类任务表现不佳。
深度学习模型在近年来在NLP领域取得了巨大的成功，其中最为著名的是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN在文本分类任务中可以通过卷积操作来提取文本特征，能够捕捉到局部的语义信息；RNN则可以捕捉到文本中的时序信息，适用于处理序列化的文本数据。
深度学习模型能够自动学习到数据的表示，并且在处理大规模文本数据时表现出色。
文本分类中常见的机器学习模型及使用方法
文本分类中常见的机器学习模型及使用方法在文本分类问题中，机器学习模型扮演着重要的角色。
这些模型通过学习从已标记的文本数据中提取特征，并根据这些特征将文本分为不同的类别。
在本文中，我们将介绍一些常见的机器学习模型及其使用方法。
1. 朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的概率模型，常用于文本分类任务。
该模型假设文本的特征之间相互独立，从而简化了计算和学习过程。
通常使用词袋模型将文本表示为特征向量，然后使用贝叶斯定理计算给定类别的条件概率，最后选择具有最大概率的类别作为分类结果。
2. 支持向量机（Support Vector Machines，SVM）支持向量机是一种基于统计学习理论的二分类模型，在文本分类中也能得到良好的应用。
SVM通过寻找最佳的超平面将数据分割为不同的类别。
在文本分类中，首先需要将文本表示为特征向量，然后使用SVM模型进行训练和分类。
SVM模型通过最大化两个类别之间的间隔来找到最佳分类边界。
3. 逻辑回归（Logistic Regression）逻辑回归是一种广泛应用于文本分类问题的线性模型，主要用于二分类任务。
逻辑回归通过将特征与权重相乘，并使用sigmoid函数对结果进行映射，从而得到一个概率值。
通常，将概率大于0.5的文本分为正类，概率小于0.5的文本分为负类。
4. 随机森林（Random Forest）随机森林是一种基于决策树的集成学习方法，在文本分类中也有广泛应用。
随机森林通过构建多个决策树，并通过投票的方式来选择最终的分类结果。
在文本分类中，首先需要将文本转化为特征向量，然后使用随机森林模型进行训练和分类。
5. 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，CNN）卷积神经网络是一种深度学习模型，在文本分类中也表现出了强大的能力。
CNN通过多层卷积和池化操作来提取文本中的局部特征，并将这些特征传递给全连接层进行分类。
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１ 文本 分 类 实 现 原 理
１１ 支 持 向量 机 的分 类 原 理 ． 采 用 支 持 向量 机 对 待 分 类 问 题 进 行 划 分 ，其 基 本 思 想 是 对 待 分 析 的 问题 中所 有 数 据 样 本 进 行 统
示 ，在 二 维 平 面 中有 若 干 个 样 本 值 分 布 在 不 同 位 置 ，决 策 函 数 对 每 个 样 本 值 进 行 计 算 后 ，进 行 分 类 。 形 成 Ｈ１ 、Ｈ２两 条斜 线 分 类 界 限 。处 于斜 线 以外 的 样 本 值 是 不 符 合 要 求 的样 本 ，两 条斜 线 之 间 的 样本 值 是 用 户预 期 希 望 得 到 的分 类 结 果 。 因此 ，也 将 处 于 两 条 斜 线 之 间 的 样本 空 间 为 最优 超 平 面 。
Ｖｏ ． ０ ＮＯ ２ １１ ．
２１ Ｏ ０年 ６月
Ｊ ｎ２ １ ｕ ．０ ｏ
［ 图书馆 学研 究 ］
基于 Ｓ ＶＭ 和概 率统 计 的文 本分类方法研 究
梁 强 ，吴 柳 燕 ，聂 伟
（ ．北 海 职 业 学 院 ，广 西 １ 北海 ５ ６ ０ ；２ ３ ０ ０ ．柳 州 职业 技 术 学 院 ，广 西 柳州 ５５ ０ ） ４ ０６
果 表 明 ，该类 算 法 在 对待 分 析数 据 分 类 时 ，还 能 够 根 据 用 户 的 需 求 ，进 行 多 种 类 别 的 同时 分 类 ，即 提 高 数 据 分 类 的效 率 ，又 大 大 扩 大 了 Ｓ Ｍ 方 法 的 应 用 场 合 。 目前 ，Ｓ Ｍ 分 类 方 法 主 要 有 两 种 方 法 ：一 Ｖ Ｖ 对 一 和 一 对 多 两 类 。本 文 采 用 的是 一 对 一 的 方 法 ，即 对 待 分 类 的 数 据 按 类 别 进 行 两 两 分 类 。通 过 遍
过对 待分 析 的对 象进 行初 步 统计 和归 纳 结果 ，结 合用 户设 定 的分类 标 准 和要求 ，进 行 自我 学 习 ，即通 过 训 练 过程 实 现对 待分 析 数 据规 律 研究 ，得 到 较 为精 确 的 自动分 类 算法 。并 且 ，当前 Ｓ Ｍ 算 法研 究 的最 新 成 Ｖ
计 ，设 计 一 个 判 别 函数 ，对 统 计 区域 中 的 所 有 数 据 进 行 判 别 ，得 出判 别 结果 。利 用 该 判 别 函数 ，可 以
确定 待分 析 问题 的决 策 函数 ，由决 策 函数 将 数 据 样 本 空 间划 分 为 若 干 个 不 同 区 域 。 样 本 空 间 的 每 个 区 域 分 界 线 为 样 本 空 间 分 类 的 界 限 ，对 于用 户 期 望 得 到 的 那 个 分 界 样 本 空 间 则 相 当 于 是 问 题 求 解 空 间 。 有 时 候 ，对 于 问 题 的 求 解 空 间 也 被 称 为 最 优 解 的空 间 。 若 在 二 维 平 面 描 述 这 一 问 题 思 想 ，如 图 １ 所
中图分 类 号 ：Ｇ ５ ３０ ０ 引 言 文献 标 志码 ：Ａ 文章 编号 ：１ ７ —１ ８ （０ ０ ２ ０ ０ — ５ ６ １ ０ ４ ２ １）０ — １ ９ ０
近 几 年 来 ，随 着 计 算 机 信 息 检 索 技 术 的 不 断 发 展 ，读 者 对 文 献 的分 类 要 求 也 越 来 越 强 烈 ，如 何 将 信 息 检 索 和分 析 技 术 应 用 到对 文 本 信 息 的分 类 ，已经 成 为 当前 国 内外 很 多 学 者 和专 家 深 入 研 究 的 热 点 问题 。Ｓ Ｍ 是 一 类 将 概 率 统 计 基 础 理 论 与 信 息 分 类 算 法 相 结 合 的 信 息 处 理 方 法 ．该 方 法 能 够 通 Ｖ
式可以 成： ＝ｗｘ＋＝ ｉ＋ 式中 入两 写 ｆ ＜ ・ ｂ ∑ｗ ｉ ＞ ｘ ｂ 引 个新的 量ｗ和ｂ 变 分别代表每 个样本值的 权值和
假设 整个 样本 空 间 中的样 本值 为 Ｘｃ ，对 于每 个样 本值 有 ｙ＝ Ｘ） ＿Ｒｎ ｆ（ ，ＹＣ （ １ ） 一 ， ，其 中使 ｆ １
收 稿 日期 ：２ １ — ３ １ ００ ０ — ０
＝ １ 一
作者 简 介 ：梁 强 （９ ５ ， 男 ， 广 西 北 海人 ， 北 海职 业技 术 学 院讲 师 ，研 究 方 向 ：计 算 机 应 用技 术 ；昊 柳 燕 （９ ５ ，女 ， １６ 一） １６ －） 广 西柳 州人 ，柳 州职 业技 术 学 院 副研 究馆 员 ，研 究 方 向 ： 图 书 文本 检 索技 术 ；聂 伟 （９ ２ ， 男 ，广 西 贺 州人 ， １８ 一）
摘 要 ：分析 了基 于 支持 向 量 机 （ ＶＭ ） 的 文 本 分 类 方 法 ，在 此 基 础 上 ，提 出一 种 由 Ｓ Ｓ ＶＭ 和 概 率
统计方法相结合 的文本分 类方法。详 细介 绍该方 法的 实现原理 、算法描 述和 工作 流程， 并进行 实验测
试。
关 键 词 ：Ｓ ＶＭ ；概 率 统 计 ；文 本 分 类原 理 ；算 法 流 程 ；准 确 率
计算新的样本分类值循环执行步骤1322算法流程按照本文的设计目的分类算法主要实现对文本信息的分类主要包括文学政治经济军事体育五个类别由于本文采用的分类策略是逐对一对一的分类所以分类算法主要集中对二值分类器进行研究与优化
第 １ ０卷
第 ２期
柳 州职 业技术 学 院学 报
Ｊ ０ＵＲＮ Ｉ ＨＯＵ Ｖ０Ｃ １ ＡＬ ０Ｆ Ｌ ＵＺ ＡＴ ０ＮＡＬ ＆ Ｔ ＨＮ ＣＡＬ Ｃ０ ＬＥ ＥＣ Ｉ Ｌ ＧＥ
柳 州职 业技 术 学 院 工程 师 ，研 究 方 向 ： 图 书 文本 检 索技 术 。
１０ １
柳 州 职 业 技 术 学 院 学 报
２ １ 年 ６月 ００
的样 本称 为 区域外 样本 ，使 ｆ（ ｘ）＝ １的样 பைடு நூலகம்称 为 区域 内样 本 。通 常 用二 维平 面 表示 法 ，该 函数 的表达 形