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贝叶斯学习算法分类文本。基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法，是目前所知文本分类算法中最有效的一类-Bayesian text classification algorithm. Based on Bayesian classifier of the common text classification algorithm, which is known text classification algorithm the most effective one category
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贝叶斯学习算法分类文本。基于朴素贝叶斯分类器的文本分类的通用算法，是目前所知文本分类算法中最有效的一类-Bayesian text classification algorithm. Based on the simple Bayesian classifier of the definitive text classification algorithm, which is known text classification algorithm the most effective one c
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基于不断学习的贝叶斯-KNN文本分类算法的设计与实现,给出原始几个类别的文本文件，通过机器学习，获取各个类别文本内容的主要特征，在这个基础上，给出待分类的文件库，系统通过自动分类，对文件库中的文本进行分类，把文件分配到最有可能的类别中。-based learning Bayesian-KNN text classification algorithm design and implementation given several types of the original text file,
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数据挖掘 文本分类算法 很适应，可以轻松的学习和体会数据挖掘的奥妙-Data mining text classification algorithm is to adapt, you can easily learn and experience the concave data mining
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用贝叶斯算法进行文本分类，在C++环境下编写。-Bayesian text classification algorithm, in C++ environment prepared.
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利用贝叶斯算法进行文本分类，用VC++实现的源代码 -Bayesian text classification algorithm, implemented using VC++ source code
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SVM(支持向量机）和EM（最大熵）文本分类算法，压缩包中包括了测试文本（环境类和计算机类），词典，停用词表等。-SVM (support vector machine) and EM (maximum entropy) text classification algorithm, compressed package includes test text (environmental and computer), dictionary, thesaurus, such as disabled.
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最大熵分类器，实现对文本的分类，很好的机器学习算法。-Maximum Entropy classifier, the realization of the text classification, a good machine learning algorithm.
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文本分类器 文本分类算法 详细介绍了算法过程-Text Classifier Algorithm for text classification algorithm described in detail the process of
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文本分类算法很多，神经网络算法遗传算法可以用，本算法采用支持向量机SVM来实现-Text Classification Algorithm
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一、问题描述若要在n个城市之间建役通信网络，只福要架设n-1条级路即可．如何以最低的经济代价建设这个通信网，是一个网的最小生成树问题。二、基本要求 （1）利用克鲁斯卡尔算法求图的最小生成树。 （2）能实现教科书6.5节中定义的抽象数据类型MFSet.以此表示构造生成树过程中的连通分量。 (3 ) 以文本形式输出生成树中各条边以及他们的权值．三、需求分析 1、构造图结构。 2、利用克鲁斯卡尔算法求图的最小生成树。 3、完成生成树的输出。 -I. Descr iption of the proble
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这其中涉及了黑名单、文本分类算法、短信内容分词、特征向量
选取等关键技术-That involves a black list, text classification algorithm, SMS is divided into words, feature vector selected key technologies such as
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Chinese text classification feature extraction algorithm
Chinese text classification feature extraction algorithm
-Chinese text classification feature extraction algorithm
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贝叶斯分类算法源代码，用于对文本文件进行分类-Bayesian classification algorithm source code, used to classify a text file
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用于文本分析和分类的pLSA(Probability Latent Semantic Analysis)的Matlab算法，含有测试数据及算法原理介绍。也可用于图像分析。相比原来的版本，增加了示例程序demo.m，以实现可视化效果，用户更容易使用和理解pLSA算法。-For text analysis and classification of pLSA (Probability Latent Semantic Analysis) of the Matlab algorithm with tes
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本文通过对Bayes、KNN、SVM 应用于中文文本分类进行比较实验研究。
应用ICTCLAS 对中文文档进行分词，在大维数，多数据情况下应用TFIDF 进行
特征选择，并同时利用它实现了对特征项进行加权处理，使文本库中的每个文本
具有统一的、可处理的结构模型。然后通过三类分类算法实现了对权值数据进行
训练和分类。-Based on the Bayes, KNN, SVM applied to compare the Chinese text ca
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基于KNN+SVM算法的文本分类器，附带权威的分词词库及算法，有界面，程序可正常使用-KNN+ SVM-based text classification algorithm, with the authority of the sub-word thesaurus and algorithm, a interface, the program can be used normally
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采用C++编写的文本分类算法，可以用于文本分类的入门学习，算法详细，便于学习研究。-Text classification algorithm using C++ written, can be used for the entry of text classification learning algorithms detailed, easy to learn study.
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朴素贝叶斯文本分类的简单案例，了解朴素贝叶斯的算法实现过程(Naive Bayes text classification of simple cases, to understand the naive Bayes algorithm implementation process)
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文本分类程序，很多的算法集合，还有各个算法的结果比较(Text classification procedures, the set of many algorithms and compare the results of the algorithm)
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