基于TF-IDF的机器学习文本分类与手写朴素贝叶斯

简介：
本研究探讨了利用TF-IDF算法优化特征选择，并结合机器学习方法进行文本分类的效果，同时对比分析了手写朴素贝叶斯模型的应用。 本项目旨在通过文本分类算法实现对大规模数据集的挖掘分析。主要步骤包括： 1. 构建语料库：从搜狗、复旦大学中文语料库等来源收集文章，作为训练集与测试集使用。 2. 数据预处理：进行必要的清洗和转换操作以提高模型准确性。 3. 选择分类算法并建立文本分类器：本项目将采用朴素贝叶斯方法（需手动编写）及支持向量机两种方式，并深入理解这两种技术的原理、实现过程及其参数含义。 4. 测试与评估：利用测试集进行实际应用，通过正确率和召回率对结果进行全面分析评价。 具体要求如下： - 文本类别数不少于10个； - 训练文档总数至少为5万篇以上，每类平均约有5千篇文章； - 同样地，用于评估的测试数据集也需包含相同数量的文章。 此外还需考虑使用适当的降维技术、优化停用词表及改进加权方法等策略来进一步提升模型性能。