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  1. text

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  2. 一种纯文本文件自动分类算法的实现,有学习过程和分类过程。
  3. 所属分类:Windows编程

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:7297735
    • 提供者:武斌
  1. textcategoraization

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  2. svm算法的中文文本分类 找的很辛苦啊
  3. 所属分类:中文信息处理

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:808327
    • 提供者:杨俊
  1. SVMLight_vc

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  2. 机器学习文本分类的SVM算法实现,VC++ 6.0环境下编译-A SVM algorithm for text classification in machine learning, and compiled under the Visual C++ 6.0 environment.
  3. 所属分类:其它资源

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:1601058
    • 提供者:邵云
  1. 20newgroup数据集

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  2. 这是一个著名的文本分类训练集.通常用于测试分类算法的性能.写论文的同志必不可少的东西~~
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2009-04-21
    • 文件大小:17332201
    • 提供者:easezh@126.com
  1. EM

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  2. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:3072
    • 提供者:方平
  1. K

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  2. K均值算法-分类器-有效抑制边缘点影响-简单有效-K-means algorithm- Classifier- effectively inhibiting the impact of edge points- simple and effective
  3. 所属分类:图形图像处理(光照,映射..)

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:2118656
    • 提供者:我我
  1. 1206691380_1864

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  2. 在自己的算法中调用Weka实现文本分类,是一个小的数据挖掘程序,虽然实用价值不是很大, 但对于Weka的理解和使用是有帮助的。
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:5120
    • 提供者:shabo
  1. MKLSVM

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  2. 用于文本分类的多核SVM算法研究.rar-MKL SVM
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:162816
    • 提供者:weifan
  1. webcat

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  2. 这是一个100 %纯Java库,您可以使用适用于N元 分析技术的过程分为文本文件。 该计划包括几个不同的分类算法, namelly 支持向量机,贝叶斯Logistic回归,神经网络分类和文本压缩 算法。如支持向量机和贝叶斯Logistic回归,一个 “一对一” 用于多类分类。更详细的说明这些学习算法和可用的选项,请提供的javadocs 。-It is a 100 pure Java library
  3. 所属分类:中文信息处理

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:838656
    • 提供者:liwen
  1. bayesclassfication

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  2. 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
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:1024
    • 提供者:严旭
  1. jxsvm

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  2. 交互支持向量机学习算法能解决一些监督学习问 题中学习样本较少的问题, 它以支持向量机(SVM ) 方法为 基础, 将设计分类器变成一个交互的过程, 即: 根据对已知 样本进行的SVM 分类器设计, 主动采样选择“有用”的新样 本, 并进行下一步SVM 分类器的设计。与普通SVM 法相 比, 该方法所需的样本量大大降低, 而且可能达到更好的推 广能力。文本信息过滤问题的实例说明了该算法的有效性。-Interacti
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:294912
    • 提供者:罗朝辉
  1. byesjava

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  2. 贝叶斯算法文本分类的实现。。。Java语言编写-Bayesian text classification algorithm implementation. . . Java language
  3. 所属分类:JSP源码/Java

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:1603584
    • 提供者:susan
  1. kNNalgorithm

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  2. 采用KNN分类算法对输入的文本数据进行自动分类-KNN classification algorithm using the input data for automatic classification of text
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:160768
    • 提供者:张晓莹
  1. adding_generics-2_4ea

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  2. 实现文本分类 KNN算法 VSN向量容量模型-Text categorization KNN algorithm VSM
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:4760576
    • 提供者:王杰
  1. Text-categorization-system-

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  2. 文本分类系统,使用朴素贝斯算法的文本分类系统,提高文本分类的效率-Text categorization system
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:971776
    • 提供者:tailong6868
  1. KNN

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  2. 本程序是用Matlab编写的用KNN算法解决文本分类问题的程序。-The program is written in Matlab using KNN algorithm to solve the text classification procedures.
  3. 所属分类:matlab例程

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:4096
    • 提供者:pan
  1. Labeled-LDA-model-text-classify

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  2. 基于Labeled-LDA模型的文本分类新算法-Labeled-LDA model based on the new algorithm for text categorization
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:201728
    • 提供者:李苑平
  1. boosting_src

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  2. Boosting中的AdaBoost.M1算法在文本分类中的应用实现。使用ICTCLAS用于中文分词,弱分类器使用Naive Bayes。程序参数使用配置文件的格式。-Application of text classification using AdaBoost.M1. Use ICTCLAS tool in Chinese segment, and use Naive Bayes as the weak classifier. u
  3. 所属分类:Linux/Unix编程

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:4137984
    • 提供者:彭卫华
  1. TFidf

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  2. 介绍tfidf算法和实现源代码,在文本分类中很有用-Introduction and implementation tfidf algorithm source code, useful in text classification
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:3072
    • 提供者:lin
  1. text_classification_using-svm

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  2. 关于svm支持向量机的比较权威的论文,详细介绍了svm算法的原理及其在文本分类中的应用-Authoritative papers for Svm support vector machines , detailing the algorithm and its application in svm text classification application
  3. 所属分类:人工智能/神经网络/遗传算法

    • 发布日期:2024-05-21
    • 文件大小:117760
    • 提供者:000002
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