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基于VSM和LDA模型结合的文本分类,王海江,刘晓鸿,自动文本分类是一种管理和利用海量文本数字信息的有效手段。在当今数字文本信息越来越繁杂的情况下,文本分类技术的应用越来越广
提出一种车道线分类检测算法。首先采用LDA对道路图像进行有针对性的灰度化,以便更好地区分车道线与道路。采用LSD算法检测灰度图像中的直线部分并确定车道线的方向。在此基础上,选取符合车道线灰度范围内的像
TF-IDF(termfrequency–inversedocumentfrequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(TermFrequency),IDF意思是逆文本
基于Hadoop的文本分类算法系统,本系统实现了分词处理,停用词处理(IK);使用朴素贝叶斯分类算法来对文本进行训练和分类,在测试过程中使用词频特征选择作为特征词选择算法,分类准确率达到了78%,包含
基于无率纠错码和高阶QAM调制的收端速率自适应方案
该资源包含亚马逊四个领域的商品销售信息数据,有books,dvd,electronics,kitchen&housewares;四个领域,是目前权威的多领域文本情感分类的数据源,这些数据原版是网页标签
WordFeature 一个文本分类器 希望对大家有用
使用纠错码的基于人类视觉系统的数字水印方案
1993年Claude Berrou等发表的论文,英文版,看论文要看最原始的论文,看一些摘要片段,不是一个好的研发习惯。
传统的文本分类方法大多数使用单一的分类器,而不同的分类器对分类任务的侧重点不同,就使得单一分类方法有一定的局限性,同时每个特征提取方法对特征词的考虑角度不同。针对以上问题,提出了多类型分类器融合的文本
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