作者:邹晓辉有监督学习文本分类朴素贝叶斯算法
摘要:文本分类是自然语言处理领域一个重要的研究方向,朴素贝叶斯算法是最常用分类算法之一。本文详述了朴素贝叶斯算法的原理和在文本分类中的应用,在20NG数据集子集上进行了文本分类实验,对比了朴素贝叶斯算法与k近邻算法、随机森林算法、支持向量机算法的分类效果。实验结果表明,朴素贝叶斯算法的分类性能优于其他几种分类算法。
注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社
《数字技术与应用》(CN:12-1369/TN)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《数字技术与应用》关注实际应用,紧跟世界数字技术及计算机发展潮流,以帮读者解决应用中的问题为立足点,以报道最新科技发展为杂志的特色,力求实用性、先进性、趣味性相结合,成为广大读者了解数字技术的窗口和解答应用问题的帮手。
省级期刊
人气 366659 评论 69
人气 249001 评论 47
部级期刊
人气 247948 评论 10
人气 247791 评论 74