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编写了一个pso优化bp神经网络的程序，应用在分类中。第一步：pso优化bp神经网络得到最优的阈值和权值，第二步bp神经网络把该最优的阈值和权值作为初始阈值和权值，采用动量及自适应学习速率算法进行训练。附件中，是数据和编写的部分程序，tiqushuju是用来提取文本中的数据构造样本集的函数。mubiao是用来构造期望输出的函数。bp是已经编写好的，未使用pso优化的bp神经网络函数。pso是本人编写的pso优化bp神经网络的函数，psobp是采用pso优化的阈值和权值作为bp神经网络的初始权值和
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朴素贝叶斯分类器程序代码
采用朴素贝叶斯分类器算法，使用C++语言对英文文本进行分类，实现了一个文本分类器功能-Naive Bayesian classifier program code using Bayesian classification algorithm, using C++ language English text classification, to achieve a text classification function
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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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实现关联规则中经典的apriory算法，供文本分类研究使用-To achieve the classic apriory association rules algorithm for text classification using
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使用Python实现朴素贝叶斯分类，文件夹中附带数据集。实现了NB算法，并进行5倍交叉验证-Naive Bayes classifier using the Python implementation, the folder with the data set. NB implements the algorithm, and 5-fold cross-validation
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分别利用java和C++实现的KNN文本分类算法，每个程序模块都有详细注释-Respectively, the use of java and C++ implementation of KNN text classification algorithm, each program module has detailed notes
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实现了KNN文本的分类，KNN最近邻基于欧几里德距离的JAVA算法实现适用于初级学习KNN的初学者。-Realization of KNN text classification, KNN nearest neighbor JAVA algorithm for Euclidean distance implementation is applied to the primary learning KNN beginners based on.
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java 实现基于N-gram的文本分类算法-java based N-gram-based text classification algorithm
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knn算法实现的文本分类器，有界面，使用VS2010编写，能实现分类功能。-KNN algorithm to achieve the text classifier, the interface, the use of VS2010 to prepare, to achieve the classification function
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使用的是贝叶斯算法，进行文本的分类和词频统计(Using the Bayesian algorithm, the text classification and word frequency statistics)
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