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搜索资源列表

  1. 使用 KNN 算法的文本分类

  2. 使用 KNN 算法的文本分类 使用 KNN 算法的文本分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-10-24
    • 文件大小：67584
    • 提供者：heyicm

  1. 基于正向最大匹配和朴素贝叶斯算法的文本分类源码

  2. 包含朴素贝叶斯算法的简单实现 还有所需要的jar包：je-analysis-1.5.3.jar、lucene-core-2.3.2.jar 第二个jar包还可以查看到源码

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2010-11-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：CrazyHorse_

  1. 基于CHI值特征选取和覆盖的文本分类方法

  2. 利用 CHI 值特征选取和前向神经网络的覆盖算法, 通过对文本进行分词的预处理后, 实现文本的自动分类。该方法利用CHI 值进行特征选取即特征降维,应用覆盖算法进行文本分类。该方法将 CHI 值特征选取和覆盖算法充分结合,在提高了分类速度的同时还保证了分类的准确度。应用该方法对标准数据集中的文本进行实验, 并在不同的维数上与SVM 算法、 朴素贝叶斯方法的实验结果进行了比较。结果表明,与SVM 算法和朴素贝叶斯方法相比较, 覆盖算法在准确度上更好。并且,维数的选择对分类的精确度影响很大。

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2011-05-06
    • 文件大小：162816
    • 提供者：nbayangcewqcewq

  1. 实现KNN、SVM、贝叶斯算法的文本分类系统

  2. 本系统实现了KNN、朴素贝叶斯和SVM三种分类算法下的文本分类自带训练集和测试集。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-04-11
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：vains

  1. 基于SVM的文本分类源代码，C++

  2. 基于SVM的文本分类算法的源代码，使用C++编写的。

  3. 所属分类：C++

    • 发布日期：2012-04-19
    • 文件大小：92160
    • 提供者：sanmuzhendong

  1. 基于N元语言模型的文本分类方法

  2. 基于N元语言模型的文本分类方法.pdf 汉语n元模型统计软件.ppt 基于N元语法的汉语自动分词系统研究.pdf 一种基于N元语法分布的语言模型自适应方法.pdf 语言模型的基本概念.doc N元语言模型的解码算法.doc N元语言模型的训练方法.doc 自动文本分类.pdf

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2013-07-15
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：qq415171148

  1. K-近邻法的文本分类算法分析与改进

  2. 文本自动分类的相关技术是数据挖掘的一个分枝, K-近邻法是常用的文本分类算法之一。在研究K-近邻法的基础上, 根据其使用情况分析了K-近邻法的不足之处, 在满足一定的判定函数前提下, 提出改进后的K-近邻法。改进后的K-近邻法避免了K 值的搜寻过程, 降低了计算复杂性, 提高计算效率。最后通过实验证明了改进K-近邻法的有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2013-09-22
    • 文件大小：181248
    • 提供者：slt1124

  1. 基于Hadoop架构的文本分类算法

  2. 基于Hadoop的文本分类算法系统，本系统实现了分词处理，停用词处理（IK）；使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类，在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法，分类准确率达到了78%，包含卡方特征选择算法（训练集特征选择）。

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2014-06-23
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：cqyyjdw

  1. 贝叶斯算法和KNN算法的文本分类器Java实现

  2. 本文为基于贝叶斯算法和KNN算法的文本分类器Java实现，很详细，在网上找的，给大家共享看看

  3. 所属分类：Java

  1. 基于CNN的文本分类

  2. 该文本内容详细介绍了CNN算法和文本分类的相互关系 我觉得挺好的 希望大家喜欢

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-04
    • 文件大小：476160
    • 提供者：gaoshuangyin

  1. 使用KNN算法的文本分类

  2. 对KNN文本分类算法进行改进,提高文本分类正确率和分类效率.

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-02-21
    • 文件大小：203776
    • 提供者：cheshulin

  1. Python项目案例开发从入门到实战源代码第18章 机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类.rar

  2. Python项目案例开发从入门到实战源代码第18章 机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类.rar

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2019-01-07
    • 文件大小：512000
    • 提供者：u012885320

  1. 17 机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类（垃圾邮件过滤）的数据集

  2. 机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类（垃圾邮件过滤）的数据集，见本人的这篇博客！！！这个资源是本人搜集的支撑数据包！

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-04-11
    • 文件大小：513024
    • 提供者：qq_37150711

  1. 一种改进的面向移动数据安全检测的文本分类模型

  2. 随着移动互联网应用的不断普及，移动终端承载了大量的数据交互业务与应用，移动数据的安全问题日益凸显。基于C4.5决策树算法对移动数据进行文本分类检测，实现恶意代码分析。传统的C4.5文本分类模型中，测试属性选择未考虑属性之间的影响，因此提出了一种改进的基于Boosting算法的C4.5决策树文本分类模型。该模型在衡量被测属性最优弱假设的重要性时，引入Boosting的权重系数，每次迭代计算结束后，自适应调整权重值，在降低特征子集属性冗余度的同时，提高了分类模型的鲁棒性。实验结果表明，改进的文本分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：346112
    • 提供者：weixin_38680308

  1. 基于概念网络的文本分类研究

  2. 提出了一种基于概念网络和主题概念树的文本分类算法。该算法可以根据关联度传播模型对未知文本中的一些概念进行一定程度上的语义复合。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-26
    • 文件大小：183296
    • 提供者：weixin_38570278

  1. TextClf：简单易上手的基于pytorch/sklearn的文本分类工具

  2. 文本分类是自然语言处理中最常见的任务之一。从邮箱应用中的垃圾邮件识别到搜索引擎中的query意图判别， 再到商品评论中的情感分析, 这些其实都是我们身边对文本分类的常见需求。 为了帮助大家更好的应对经常遇到的文本分类场景，我最近开发了一个工具箱TextClf，使用TextClf， 你可以通过生成和修改配置文件，快速尝试多种分类算法模型、调整参数、搭建baseline， 有了这个工具箱，你可以从模型搭建、模型训练、模型测试等一系列复杂的实现中脱离出来, 让你能有更多精力关注于数据本身的特点，做针对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-07
    • 文件大小：122880
    • 提供者：weixin_38671048

  1. 混沌优化和遗传算法的文本分类启发式特征选择方法

  2. 混沌优化和遗传算法的文本分类启发式特征选择方法

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38537541

  1. TextClassify2:多算法综合的文本分类系统-源码

  2. 多算法的文本分类系统 更多详见 关于分词 英文分词，采用nltk工具包进行分词 pip install nltk 中文分词，采用jieba工具包进行分词 pip install jieba jieba分词 dict 主词典文件 user_dict 用户词典文件，即分词白名单 user_dict为分词白名单 如果添加的过滤词（包括黑名单和白名单）无法正确被jieba正确分词，则需要添加的单词和词频加入到主字典dict文件中或者用户词典user_dict，一行一个（词频也可省略）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42099814

  1. 08_基于粒状代理进化分类算法的文本分类

  2. 08_基于粒状代理进化分类算法的文本分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：116736
    • 提供者：weixin_38517904

  1. 基于改进入侵野草算法的文本特征选择研究

  2. 为了更有效地进行文本特征的选择，提高选择精度，在一种基于标准入侵野草算法的文本特征选择方法基础上，采用改进的入侵野草算法，即在标准算法中结合小生境思想，对野草种群进行分类竞争繁殖，以增加种群的多样性，提高该算法的全局寻优能力，同时在算法的后期采用自适应小生境数来提高收敛精度，从而提高文本特征选择的准确率，最后通过仿真实验与其他方法进行对比，证实了该方法的良好效果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：766976
    • 提供者：weixin_38650951
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