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基于支持向量机的网页自动分类方法研究与实现的任务书
任务书
一、任务目标
本次任务旨在研究和实现一种基于支持向量机的网页自动分类方法，以解决在大量网页数据存储和分类中的问题。具体目标如下：
1.学习支持向量机理论及其应用。
2.了解网页自动分类的基本概念和方法。
3.研究支持向量机在网页自动分类中的应用。
4.实现基于支持向量机的网页自动分类算法。
5.对算法进行测试和优化，获得准确率高、效率高的分类器。
二、任务内容
1.文献研究及综述
支持向量机是一种经典的机器学习算法，应用广泛。需要对支持向量机的原理、优点及存在的问题进行阅读和分析，并结合相关文献和实践经验，撰写一份支持向量机的综述文章。
2.网页自动分类算法设计
了解网页自动分类的基础概念和常用方法，包括文本特征提取、特征选择、文档表示、分类器训练等，并结合支持向量机的特点和优势，设计出一种基于支持向量机的网页自动分类算法。
3.算法实现和调试
使用Python等编程语言实现算法，实现网页数据的采集和预处理，以及分类器的训练和预测功能，并进行调试和优化。要求算法具有较高的准确率和较快的分类速度。
4.实验测试和性能评估
通过使用公开数据集进行实验测试，对算法的性能进行评估和比较，并分析实验结果，提出改进算法的措施。
5.撰写实验报告
在完成任务的基础上，撰写一份完整的实验报告，详细展示算法设计、实现、测试和性能评估等方面的内容，对算法进行充分的讨论和分析。
三、任务时间
任务周期为两个月，具体时间如下：
第1周：文献研究，撰写综述文章；
第2-3周：了解网页自动分类基本概念和方法，设计算法并进行初步实现；
第4-5周：完成算法实现和调试，并进行性能测试和优化；
第6-7周：撰写实验报告，进行算法分析和总结；
第8周：进行任务总结和交流。
四、任务要求
1.必须认真对待本次任务，按时完成各项任务。
2.需要具备一定的机器学习和网页编程的基础知识，熟悉常见的编程语言和相关工具。
3.在文献阅读和实验测试中应积极思考，勇于提出问题和探讨解决办法。
4.在任务过程中应及时汇报进展情况，对任务中出现的问题及时解决和调整。
5.最终报告应表达清晰、条理分明，文字准确、简明易懂，包括设计算法的思路、实现过程和评估结果等方面的内容。
五、任务成果
本次任务完成后，需要提交以下成果：
1.综述文章
2.网页自动分类算法
3.算法实现代码
4.实验测试数据和结果
5.taskreport（实验报告）
六、参考资料
1.ChristopherM.Bishop.PatternRecognitionandMachineLearning.
2.张志华.机器学习.
3.李航.统计学习方法.
4.Schapire,R.E.Theoreticalviewsofboostingandapplications.
5.网页自动分类相关论文和研究材料。