统计学习理论与SVM：支持向量机在文本分类中的应用

该资源是一份关于浙江大学《人工智能引论》课程的课件，主要讨论了统计学习理论与支持向量机(SVM)的相关内容，由徐从富博士编撰。课件提到了SVM在文本分类中的应用，并设计了两个编程实践题目，分别是实现简单的文本分类SVM和基于SVM的新闻分类器。 在深入讲解SVM之前，课件首先介绍了统计学习理论的基础，包括概率论与数理统计、泛函分析等数学工具。接着，强调了SVM作为统计学习方法的优秀代表，具有坚实的数学基础，并反驳了过于复杂理论无用的观点。SVM的基本信念在于，通过大量“弱特征”的线性组合可以有效逼近未知的依赖关系，这与传统方法中寻找少量“强特征”的思路有所不同。 SVM的核心在于找到一个最优的超平面，这个超平面能够最大化数据点到它的间隔，同时将不同类别的数据点分开。在文本分类中，SVM可以将每个文档表示为向量，这些向量的维度对应于词汇表中的单词，值则反映了单词在文档中的频率或其他特征。通过训练SVM模型，可以学习到一个分类规则，用于预测新文档的类别。 对于编程实现题目，第一个任务是设计一个简单的文本分类SVM。这可能涉及到预处理文本（如去除停用词、词干提取等）、特征提取（如TF-IDF）、构建训练集和测试集，以及选择合适的核函数（如线性核或非线性核，如多项式或高斯核）进行模型训练。实现过程中，还需要考虑正则化参数的选择和交叉验证来优化模型性能。 第二个任务是创建一个基于SVM的“新闻分离器”，针对浙大BBS“缥缈水云间”news版的新闻进行分类。这可能需要对BBS的数据进行爬取和预处理，然后利用SVM对新闻内容进行特征提取和分类。可以考虑利用已有的新闻分类标签或者自动生成标签，训练SVM模型，以便对新的新闻帖子进行自动分类。 在实现这两个项目时，学生需要掌握SVM的基本原理，熟悉Python编程和相关的机器学习库（如scikit-learn），并了解文本挖掘和自然语言处理的基本技术。此外，理解模型评估指标（如准确率、召回率、F1分数）和调参策略（如网格搜索）也是必要的。通过这样的实践，学生不仅能深入理解SVM的工作机制，还能提升解决实际问题的能力。