文本分类入门（一）文本分类问题的定义系列文章,从文本分类问题的定义开始，主要讲解文本分类系统的构成，主流的统计学习方法以及较为优秀的SVM算法及其改进。个文本（以下基本不区分“文本”和“文档”两个词的含义）分类问题就是将篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个,而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类。通俗点说，就好比你拿一篇文章，问计算机这文章要说的究竟是体育，经济还是教育，计算机答不上就打它的屁屁（）注意这个定义当中着重强调的两个事实。第一，用于分类所需要的类别体系是预先确定的。例如新浪新闻的分类体系，Yahoo!网页导航的分类层次。这种分类层次一旦确定，在相当长的时间内都是不可变的，或者即使要变更，也要付出相当大的代价（基本不亚于推倒并重建一个分类系统）。第二，一篇文档并没有严格规定只能被分配给一个类别。这与分类这个问题的主观性有关，例如找10个人判断一篇文章所陈述的主题究竟属于金融，银行还是财政政策领域，10个人可能会给出11个不同的答案（聪明的读者，您应该能看出来并没有11个答案，这只是一种修辞方法，笑），因此一篇文章很可能被分配到多个类别
