基于VSM模型的动态文本分类器的设计

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.

写的很好的一片关于LDA的文章，详细的介绍了LDA的生成模型的原则，doc件相似性等等。嘿嘿，1个积分意思意思啊

基于Hadoop平台的海量文本分类的并行化的论文，主要是基于TFIDF理论进行文本分类在hadoop平台的实现方式进行说明，有一定的参考价值

多自动编码器文本分类模型设计，苏峰，王旭，在文本挖掘研究中，通常采用向量空间模型。然而,向量空间模型带来的高维稀疏矩阵运算是影响文本分类准确率的重要因素之一。近年��

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

用python实现的朴素贝叶斯，部分分类正确率达到95%以上，对于部分主题敏感度不高。

利用python,实现基于SVM的文本分类

此文档中介绍的基于支持向量机的文本分类方法是网络舆情分析中常用的文本分类

SVM-based text classification source code, C++

传 统 的 ＫＮＮ 文 本 分 类 算 法 是 一 种 无 监 督 的 、 无 参 数 的 、 简 单 的 、 较 流 行 的 且 容 易 实 现 的 分 类 算 法 。 但 是 ＫＮＮ 算 法 在