基于向量空间模型的文本自动分类系统的研究与实现

支持向量机实现的分类源码,可用来实现数据分类

用文本向量进行跨领域分类,李一鸣,魏宝刚,跨领域分类的目的在于通过对有标签的源邻域的数据集进行训练建立以模型然后再将该模型应用于对一个数据分布相关但不同的目标领域

在线文本分类服务的设计与实现，罗凡，徐鹏，本文基于业内关于文本相似度计算的研究，提出了一个既考虑新闻时效性又兼顾算法准确率的重复新闻聚类的解决方案，并设计与实现了

本文建立了支持向量分类器对偶问题的数据扰动分析定理，可以通过标准结果对相应的主要问题进行数据扰动分析。 该定理推导了最优解及其数据的最优决策函数的偏导数，并为数据误差对最优解及其最优决策函数的影响进行

一个基于VS2017,OPENCV3.0,向量机的学习对象分类,可以实时分出螺栓,螺母,垫圈

这是一个图像分类的程序，可用于多种图像分类

对一些简单的名词解释给与了说明，同时对几个方面都有简洁的介绍

运用SURF+KMeans聚类+LDA文本主题模型实现图片自动分类

基于ELMo词向量的textCNN中文文本分类python代码，ELMo是基于哈工大的HIT-SCIR/ELMoForManyLangs，文本分类代码是基于keras的，有数据有模型有代码。

为提高大规模恶意代码分类任务的分类准确率,提出基于词向量的恶意代码分类模型,引入NLP中表达语义含义的词向量概念,提取恶意代码函数语义特征,使用textCNN神经网络对其进行分类。实验结果表明,该模型