【问题标题】:text classification using svm使用 svm 进行文本分类
【发布时间】:2013-07-16 00:52:59
【问题描述】:

我看了这篇文章:k近邻的混合分类方法,贝叶斯方法 和遗传算法
建议使用遗传算法来改进文本分类
我想用 SVM 替换遗传算法,但我不知道它是否有效
我的意思是我不知道新的想法和结果是否会比这篇文章更好
我在某处读到 GaSVM 但我不知道它是否正确?

【问题讨论】:

  • 遗传算法和 SVM 并不相互排斥。它们通常用于非常不同的任务,所以我不知道为什么要用 SVM 替换遗传算法。
  • 我想提出一个新想法。这个算法是关于 Ga 的,我想用 SVM 改变它并提出一个新的想法。有错吗?

标签: svm genetic-algorithm text-classification


【解决方案1】:

SVM 和遗传算法实际上是完全不同的方法。 SVM 基本上是一个分类工具,而遗传算法是元优化启发式。不幸的是,我无法访问引用的论文,但我很难想象用 sVM 代替 GA 是如何工作的。

我在某处读到 Ga 比 SVM 更好,但我不知道它是否正确?

不,这不是真的。这些方法没有可比性,因为它们是完全不同的工具。

【讨论】:

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