基于正向最大匹配和朴素贝叶斯算法的文本分类源码

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。

基于朴素贝叶斯的文本分类，结合了TF-IDF算法和textrank算法

用朴素被一丝丝方法实现对文本进行分类的算法。对训练集进行训练得到特征向量，测试集根据特征向量，判断属于哪一个类的概率最大，就属于哪一个类。

朴素贝叶斯算法文本分类JAVA实现

这个是Python编写的一个情感文本分析程序，定义两种termweight实现，分别为TF和BOOL，实现了特征选择算法。文件夹中附带数据集

采用贝叶斯算法实现的文本分类。本源码中已经包含了训练集和测试集数据，分词采用je和lucene包（源码包含），具有简单的界面。当然，你如果想要正常运行自然需要对这两个包进行导入，并且在源码中重新设置文

朴素贝叶斯算法做文本分类，用的是谭松波酒店语料。

Text classifier based on naive Bayes algorithm

基于朴素贝叶斯分类器的文本分类程序python

朴素贝叶斯文本分类,注释详细，一看就明白，JAVA实现。下载导入即可使用

基于朴素贝叶斯的文本分类，原文地址：http://yuanmuqiuyu2000.blog.sohu.com/198789412.html

本文主要描述了朴素贝叶斯分类方法,包括模型导出和学习描述。实例部分总结了《machine learning in action》一书中展示的一个该方法用于句子感情色彩分类的程序。1 方法概述 学习(参

主要为大家详细介绍了python编写朴素贝叶斯用于文本分类,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

介绍了python中朴素贝叶斯算法的基本原理及其在文本分类中的应用。详细说明了用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件过滤的过程，并提供了相应的代码文件下载链接。

文本分类中基于统计模型的方法在处理大量文本数据时表现出色。这一方法首先对原始输入数据进行预处理，包括分词、数据清洗和数据统计等步骤。随后，通过人工抽取特征并选择具体的统计模型设计分类算法。根据实际需求