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基于支持向量机的文本分类的研究的任务书
任务书：
1.研究支持向量机算法在文本分类问题中的应用，了解其原理和基本步骤。
2.对数据集进行预处理，包括数据清洗、分词、停用词过滤等。
3.尝试不同的特征提取方法，如词袋模型、TF-IDF算法等，对比它们的分类效果。
4.设计实验，确定算法的参数，以及划分训练集和测试集。
5.实现支持向量机算法，并在给定数据集上进行实验，记录并分析实验结果。
6.针对实验结果进行讨论，分析算法的优缺点，并提出未来改进的方向。
7.撰写报告，介绍支持向量机算法在文本分类中的应用，报告应包含以下内容：
-文献综述：介绍现有相关文献和研究成果
-数据集描述和预处理方法
-特征提取方法及其效果比较
-实验设计和结果分析
-算法优缺点讨论和未来改进方向
-总结和结论
任务时间：3个月
任务目标：
1.了解支持向量机算法在文本分类问题中的应用原理和步骤，掌握支持向量机算法的实现方法。
2.实现支持向量机算法，并进行实验，对比不同的特征提取方法，分析其效果。
3.撰写报告，总结支持向量机算法在文本分类中的应用，探讨算法的优缺点，并提出未来改进方向。