文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档 简介 文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。现有的分类技术都已经非常成熟，SVM、KNN、Decision Tree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果，前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。但在实际的商业应用中，仍然有很多问题没有很好的解决，比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡

scikit-learn是python的第三方机器学习库，里面集成了大量机器学习的常用方法。例如：贝叶斯，svm，knn等。 scikit-learn的官网 ： http://scikit-learn.org/stable/index.html点击打开链接 SVR是支持向量回归(support vector regression)的英文缩写，是支持向量机(SVM)的重要的应用分支。 scikit-learn中提供了基于libsvm的SVR解决方案。 PS:libsvm是台湾大学林智仁教授等开发设