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AI::Categorizer is a framework for automatic text categorization. It consists of a collection of Perl modules that implement common categorization tasks, and a set of defined relationships among those modules
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详细介绍了贝叶斯公式在自动文本分类领域的使用，并且提到了关于互信息特征提取的方法。以及其分类的例子。-Bayesian formula described in detail in the field of automatic text categorization of the use of, and reference information on each feature extraction method. As well as examples of their classificat
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文本自动分类技术是当今信息检索和情报检索的一个重要研究课题，所采用的理论和技术之一是当前国际上研究的热门领域：数据挖掘和知识发现技术。-Automatic text categorization technology is today' s information retrieval and information retrieval as an important research topic, using one of the theory and technology is a ho
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Chinese text categorization and classification of the document indexing mechanism model of
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libsvm工具箱，用于分类的绝佳工具，也可用于非线性回归及预测，或拟合，其中文本分类是其长项，回归性能非常好-libsvm toolbox, an excellent tool for the classification can also be used for non-linear regression and forecasting, or fitting, of which text categorization is its long entry and return to a ve
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这是用java实现的KNN算法分类器 实现了机器的自动学习与文本自动分类 仅供学习使用-This is a java implementation of the KNN algorithm with classifier achieved the automatic machine learning and text categorization learning to use only
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实现文本分类 KNN算法 VSN向量容量模型-Text categorization KNN algorithm VSM
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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
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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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基于贝叶斯-KNN文本分类算法的设计与实现。
是贝叶斯和ＫＮＮ两种分类算法的结合。-Bayesian-KNN text categorization algorithm design and implementation. Bayes and KNN is a combination of two kinds of classification algorithms.
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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
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KNN分类方法，用于文本分类工作的研究。-KNN classification method, for text categorization of the research work
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使用最大熵模型进行中文文本分类，效率高,并且附有例子说明-Using Maximum Entropy Model for Chinese Text Categorization, high efficiency
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文本分类算法的详解过程，可以帮助更好的理解文本分类(The detailed process of text categorization)
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一个基于传统向量空间模型文本分类方法对比(A comparison of text categorization methods based on traditional vector space model)
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内有svm文本分类开发源码，和具体的说明文档(There are SVM text categorization development source code, and specific documentation)
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svm文本分类，简单易行，内有详细说明，可以参考(SVM text categorization, simple and easy, detailed descr iption)
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三重迁移学习代码以及数据，用于发现文本分类~~(Triple migration learning code and data for discovering shared and unique concepts in text categorization~~)
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