浙江大学人工智能引论：SVM支持向量机在文本分类中的应用

该资源是浙江大学《人工智能引论》课程的课件，主要讲解支持向量机（SVM）在统计学习理论中的应用。由徐从富博士编撰，内容涵盖了SVM的基础概念、数学原理以及在文本分类和新闻分类中的应用。 在第八章中，首先介绍了统计学习理论（SLT）和SVM的重要性和地位，强调SVM作为统计学习方法的优秀代表，具有坚实的数学基础，并反驳了过于简化理论的错误观点。SLT和SVM的数学基础包括概率论与数理统计以及泛函分析。接着，讨论了SLT和SVM的基本信念，即实际问题中可能存在大量“弱特征”，通过这些特征的“巧妙”线性组合可以有效逼近未知函数，这与传统方法中依赖少数“强特征”的思路有所不同。 SVM是一种监督学习模型，尤其适用于小样本和非线性分类问题。在课后编程实现题目中，要求设计并实现两个SVM应用：一个是简单的文本分类器，另一个是针对浙大BBS“缥缈水云间”news版新闻的分类器。这两个任务旨在让学生理解和运用SVM解决实际问题，特别是文本数据的处理和分类。 SVM的核心思想是找到一个最优超平面，该超平面能最大化类别之间的间隔，同时最小化误分类的风险。在文本分类中，通常需要进行特征提取，例如词袋模型或TF-IDF，将文本转化为数值特征向量，然后使用SVM进行训练和预测。对于“新闻分离器”，可能需要对新闻内容进行预处理，包括去除停用词、词干提取等，再构建SVM模型以识别和分类不同类型的新闻。 在实现SVM时，可能会涉及到选择合适的核函数，如线性核、多项式核、高斯核（RBF）等，以及调整模型参数，如C（惩罚参数）和γ（RBF核的参数）。通过交叉验证来优化模型性能，确保在测试集上的泛化能力。 此外，SVM还被广泛应用于其他领域，如生物信息学、图像识别、情感分析等。其强大的泛化能力和对小样本数据的处理能力使其成为机器学习中不可或缺的工具之一。通过完成这些编程实现，学生不仅可以深入理解SVM的工作原理，还能提高解决实际问题的能力。