基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的文本分類系統(tǒng).pdf_第1頁
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文檔簡介

1、本論文先是從機(jī)器學(xué)習(xí)、模式識別、數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域討論文本分類的應(yīng)用,研究了文本分類和這些領(lǐng)域之間的聯(lián)系.然后,詳細(xì)地介紹了文本分類的各個步驟,包括特征提取和文本分類方面的經(jīng)典算法以及我們的研究中出現(xiàn)的算法.最后,我們提出了<,ε>-KLD分類算法、基于Lee模型的貝葉斯分類和TFIDF分類,比較了它們的試驗性能和優(yōu)缺點.新的文本分類算法<,ε>-KLD相對于KLD,它簡化了類和文檔的特征向量的計算,去掉了過多的參數(shù)以及<,ε>的約束條件.

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