标签带噪声数据的重加权半监督分类方法,杨旻,陈倩,对于仅有部分数据带标签且标签含有噪声的二分类问题,本文提出了一类基于重要性重加权的半监督分类算法,借助贝叶斯公式和无约束
实现文本分类的主要包括几个步骤文本分词处理,特征选择,特征权重计算,文本特征向量表示,基于训练文本的特征向量数据训练SVM模型,对于测试集进行特征向量表示代入训练得到的svm模型中进行预测分类,达到9
基于半监督集成支持向量机的土地覆盖遥感分类方法研究 学习一下 还是很有用处的
一种很好的分类算法,字数还得大于20,你爷爷的。好东西就是好东西。
基于BiGRU和贝叶斯分类器的文本分类,利用搜狐新闻数据集进行实现,对12个种类进行分类,里面设计BiGRUB提取文本特征,TF-IDF特征权重赋值,Bytes分类进行实现,学习深度学习和机器学习很好
互联网web网页,利用SVM技术实现对web进行挖掘、检索等,本文采用这种方法以处理海量数据,网页自动分类,通过自动分类建立数据库,提高搜索引擎的查全率和查准率,而且可以自动的分类信息资源,为用户提供
K一近邻法是一种传统的基于统计的模式识别方法,其算法思想也很简单:给定一个待分类的测试文档,系统在训练集中查找最相似的k个文档(称为邻居),并根据这些邻居的类别所属情况来给该文档的候选类别评分。可以把
最大熵模型用于文本分类的例子,里面有数据集和Python代码
针对传统分类算法在处理短文本时的不足,提出了一种基于搜索的NaiveBayes文本分类方法。该分类方法对文本数据集规模、文档长度、类别数量、分布等情况综合考虑,对朴素贝叶斯算法进行改进,将搜索技术应用
从文本分类由美国学者H.P.Luhn教授在1957年第一次被提出来,现今文本分类已经成为数据挖掘领域非常重要的～个分支,它已经在搜索引擎等领域有较好的应用.文本分类中特征选择是降低特征空间维数提高分
