云计算电子政务平台管理规范：SVM参数优化与特征权重

"该资源是关于基于云计算的电子政务公共平台管理规范的国家标准，特别关注了服务质量评估。其中涉及到了支持向量机(SVM)的参数选择，包括Libsvm和Liblinear中的C参数和gamma参数，以及如何通过网格搜索(grid search)来优化这些参数。此外，还介绍了SVM的多分类策略，Libsvm采用one-agains-one方法，而Liblinear使用one-against-rest策略。特征权重的计算公式也被提及，涉及局部因子和全局因子的概念。该资源还提到了一个名为Tmsvm的文本挖掘系统，它提供了一套工具和接口用于SVM模型的训练、预测和参数选择。" 在支持向量机(SVM)的训练中，参数选择是至关重要的。C参数代表了模型对误分类的惩罚程度，高的C值意味着对误差更不容忍，可能导致过拟合；低的C值则可能产生欠拟合，允许更多的误差，但可能增加泛化能力。另一方面，gamma参数在使用RBF核函数时影响模型复杂度，它决定了数据在高维空间的分布。大的gamma值会导致较少的支持向量，小的gamma值则会产生更多的支持向量，这直接影响模型训练和预测的速度。 为了寻找最佳的C和gamma组合，通常会使用5折交叉验证和网格搜索法。grid search通过遍历预设参数范围的组合，找出使模型性能最优的参数值。为了提高效率，对于大规模数据集，可以先在子集上进行粗粒度搜索确定参数范围，然后在全部数据上进行细粒度搜索，确保找到全局最优解。 Libsvm和Liblinear在处理多分类问题时采取不同的策略。Libsvm采用一对一(One-Against-One, OAO)方法，构建k*(k-1)/2个二分类器，每个类与其他类分别比较，根据比较结果投票决定最终类别。而Liblinear采用一对余(One-Against-All, OAA)策略，为每个类别建立一个二分类器，选取所有分类器中得分最高的类别作为预测结果。 特征权重的计算通常结合局部因子和全局因子，局部因子考虑特征在单个文档中的出现频率，全局因子则反映特征在整个训练集中的普遍性。通过这两个因素，可以为每个特征赋予相应的权重，用于模型训练和预测。 Tmsvm是一个基于SVM的文本挖掘系统，由张知临开发，提供训练、预测和分析等功能。系统提供了多种接口，包括直接在程序中调用和通过命令行操作，支持SVM模型训练、参数选择、特征选择等任务，帮助用户构建和优化文本分类模型。