locname1.txt

用于汉字识别和分类的支持向量机SVMTEST测试算法,很好用啊

   中山 0.557767	0.741379
   中国 0.308908	0.741379
   武春河 0.129725	0.611111
   大连 0.14774	        0.902857
校园 0.240741	0.333333
   合肥 0.09	         0.45
乾陵 0.543365	0.909091
中医院 0.211823	0.741379
奥尔布 0.130574	0.6
巴格莱 0.119803	0.588832
巴格 0.198877	0.588832
巴格莱 0.119803	0.588832
大国 0.37619	0.902857
王国 0.255102	0.612245
王国 0.255102	0.612245
欧阳 0.443071	0.866667
天原 0.589014	0.745283
天原 0.589014	0.745283
江堤 0.132468	0.192079
萍乡 0.783784	1
草山 0.370381	0.492308
  延安 0.264801	        0.764706
宝塔 0.118545	0.469136
   佳木斯市 0.193433	  0.666667
深度 0.533333	0.888889
沈丘 0.520238	0.95
福镇 0.344407	0.54878
   杨家村 0.698016	  0.825806
    张集 0.781231	 0.811828
法院 0.419048	0.733333
法院 0.419048	0.733333
    雷波县 0.118256	  0.766667
雷波县 0.118256	            0.766667
法院 0.419048	0.733333
雷波县 0.118256	           0.766667
法院 0.419048	0.733333
黄泉 0.526048	0.87037
索尼 0.145553	0.642857
建伍 0.0818713	0.736842
金山 0.558503	0.742358
南压 0	0.727106
吉林 0.223474	              0.486486
浅海 0.150628	0.428571
宁夏 0.0670414	              0.398305
宁夏 0.0670414	              0.398305
无锡 0.25	1
刘川 0.641663	0.868132
杨建 0.152122	0.825806
长岭 0.71941	0.875676
华山 0.380213	0.505376