Advertisement

20-Newsgroups-文本分类：基于Python和20个新闻组数据集的实现...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目利用Python在20-Newsgroups数据集上进行文本分类研究，探索不同机器学习算法的表现，并优化模型以提高分类准确性。 20个新闻组文本分类本笔记本包含使用数据集、实现文本分类的方法以及利用库进行模型解释的内容。该笔记本附有一篇相关博客文章。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 20-Newsgroups-文本分类：基于Python和20个新闻组数据集的实现...
    优质
    本项目利用Python在20-Newsgroups数据集上进行文本分类研究，探索不同机器学习算法的表现，并优化模型以提高分类准确性。 20个新闻组文本分类本笔记本包含使用数据集、实现文本分类的方法以及利用库进行模型解释的内容。该笔记本附有一篇相关博客文章。
     
  • 20-Newsgroups文本分类：使用Python和多项式朴素贝叶斯进行“20个新闻组”数据集分析...
    优质
    本项目运用Python语言及多项式朴素贝叶斯算法对20个新闻组数据集展开深度分析，旨在提升文本分类的准确性与效率。 在Python中使用多项朴素贝叶斯进行“20个新闻组”数据集的文本分类。
     
  • 20newsgroups文本分类：基于20 newsgroups数据集的分类研究
    优质
    本项目聚焦于20newsgroups数据集，旨在探究并优化文本分类算法。通过深度分析各类主题新闻文章，力求提升分类准确度与效率。 在20newsgroups数据集上进行文本分类研究时，采用了传统机器学习方法与深度学习方法两种途径。 基于传统机器学习的方法有： - MultinomialNB的准确率为：0.8960196779964222 - SGDClassifier的准确率为：0.9724955277280859 - LogisticRegression的准确率为：0.9304561717352415 - SVC的准确率为：0.13372093023255813 - LinearSVC的准确率为：0.9749552772808586 - LinearSVR的准确率为：0.00022361359570661896 基于深度学习的方法有： - MLPClassifier（多层感知器分类器）的准确率为：0.9758497316636852 - KNeighborsClassifier的准确率为：0.4584078711
     
  • 20_Newsgroups_Dataset(20个新闻组数据集)
    优质
    20_Newsgroups_Dataset包含大约两千篇文章，覆盖了20个不同的讨论主题。这个数据集广泛用于文本挖掘和机器学习研究中，尤其适用于分类任务。 20_Newsgroups数据集是一个广泛使用的文本分类数据集，包含大约两千篇文章，这些文章来自不同的新闻组。每个文档都附有一个类别标签，代表它所属的讨论小组。这个数据集常用于测试各种机器学习算法在多类分类任务中的性能。
     
  • 20类新闻文本数据集（含20万+数据，内容全面）
    优质
    本数据集包含超过20万条记录，覆盖20种类别的新闻文本，广泛涵盖各类主题与事件，为研究和开发提供全面支持。 我们有20万篇新闻文本数据，涵盖了各类主题。每篇文章包含标题、正文、关键字和爬取链接，并且分为20个类别，种类非常齐全。
     
  • 20 Newsgroups 数据集（涵盖 20news-19997、20news-bydate 和 20news-18828）
    优质
    20 Newsgroups数据集包含来自不同兴趣领域的文档，主要版本有20news-19997、20news-bydate和20news-18828，广泛用于文本分类研究。 20 Newsgroups数据集包含大约20,000个文档，在20个不同的新闻组中几乎均匀分布。这个数据集已经成为机器学习技术相关实验中的常用资源，例如文本分类和文本聚类实验。
     
  • 新闻文本分类数据集
    优质
    这是一个包含各类新闻文章的数据集合，用于训练和测试机器学习模型进行自动化的新闻分类。该数据集包含了丰富的标签类别以及大量的文档内容。 该新闻数据集与一篇关于使用Python进行新闻文本分类的项目相对应，该项目代码详尽，读者可自行实现。
     
  • 新闻文本分类的数据集
    优质
    本数据集包含大量新闻文章，已按照主题进行细致分类，旨在为研究者和开发者提供丰富的资源以优化新闻文本分类模型。 天池比赛使用了新闻文本分类数据集，包括test_a.csv和train_set.csv两个文件。
     
  • 新闻文本分类的数据集
    优质
    这个数据集包含了大量用于训练和测试新闻文章自动分类算法的新闻文本样本，是研究自然语言处理与机器学习的重要资源。 零基础入门NLP-新闻文本分类：使用test_b.csv、test_a_sample_submit.csv、test_a.csv、test_b_sample_submit.csv 和 train_set.csv 进行学习和实践。
     
  • 新闻文本分类的数据集
    优质
    该数据集专门用于新闻文本分类任务，包含大量标注好的文章样本，涵盖多个类别，为研究者提供丰富的训练和测试资源。 新闻文本分类比赛的训练数据和测试数据包含了大量用于模型训练和验证的数据集，帮助参赛者提升其算法在实际应用中的表现。