朴素贝叶斯文本分类python实现(含数据集)

用于训练的朴素贝叶斯的训练数据集以及测试数据集

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贝叶斯分类算法是统计学的一种分类算法,利用概率统计对数据进行分类,含数据集,Python实现贝叶斯分类算法

本节资料是练习RNN文本分类的数据,数据有是10类别,模型采用两层的LSTM网络。数据包含了测试集,训练集和验证集,并且代码讲解很详细,是联系RNN网络LSTM实现的好数据。

天池比赛 新闻文本分类数据集 test_a.csv train_set.csv

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

器学习文本分类 测试集，用于机器学习算法的测试。复旦大学

资源概要Python代码实现基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类资源内容1.SMS.txt文件邮件数据集包含4827封正常邮件和747封垃圾邮件一共5574封邮件每封邮件存在于txt文件中的一行2.Nai

这是一个包含各种中文文本分类数据集的压缩文件。通过使用这些数据集，你可以进行文本分类算法的训练和评估，以提高自然语言处理的效果。这些数据集包含来自不同领域的文本数据，包括新闻、评论、电影评论等。每个数

本源码中包括两个Python案例:1、基于潜在狄利克雷分配(LDA)模型的内容主题挖掘。2、基于多项式贝叶斯的增量学习的文本分类。依赖库:sys、re、tarfile、os、numpy、bs4、skl