基于机器学习算法的分类知识发现及其在文本分析中的应用11-46.

1.文本类别数10类2.训练集文档数50000篇每类平均5000篇.3.测试集文档数50000篇每类平均5000篇.分组完成实验组员数量3个人实现可以获得实验加分.实验内容利用分类算法实现对文本的数据

北京交通大学 硕士学位论文 机器学习算法在基于语义图像检索中的应用 姓名:谷君 申请学位级别:硕士 专业:计算机科学与技术 指导教师:许宏丽 20090601

深度学习是机器学习领域一个新兴的研究方向,吸引了工业界和学术界的广泛关注。 该文从深度学习的历史渊源谈起,描述 了几种 主要 的深度学习架构 ,介绍了深度学 习在肿瘤分类 中的一些应用 ,提出 了目前

Improved OPTICS algorithm and its application in text clustering

机器学习在图像分类与识别中的应用.pdf

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！

随着深度学习技术的快速发展,许多研究者尝试利用深度学习来解决文本分类问题,特别在卷积神 经网络和循环神经网络方面,出现了许多新颖且富有成效的分类方法。本文对基于深度神经网络的文本分类问题进行分析。

针对传统的文本分类算法存在着各特征词对分类的结果影响相同、分类准确率较低、造成算法时间复杂度增加的问题，提出了一种改进的最大熵C-均值聚类文本分类方法。该方法充分结合了C-均值聚类和最大熵值算法的优点

KNN文本分类中特征词权重算法的研究 机器学习

深度学习的多标签文本分类 该存储库是我的研究项目,也是对TensorFlow,深度学习(Fasttext,CNN,LSTM等)的研究。 该项目的主要目的是解决基于深度神经网络的多标签文本分类问题。 因