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20newsgroups文本分类:基于20 newsgroups数据集的分类研究

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简介:
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

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客服
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  • 20newsgroups20 newsgroups
    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-Python和20个新闻组实现...
    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:使用Python和多项式朴素贝叶斯进行“20个新闻组”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。
  • 优质
    文本分类数据集是一系列被预先标记好类别的文档集合,用于训练和测试机器学习模型识别新文本的主题或情感等属性。 Spark MLlib实现的中文文本分类使用了Naive Bayes算法。训练模型所需的语料库很重要,在这里我采用的是搜狗提供的早期分类语料库,仅供学习测试之用。
  • 搜狗开放新闻语料
    优质
    本研究采用搜狗开放的新闻语料进行文本分类的研究与实践,通过分析不同类别的文本特征,探索高效的文本分类方法。 文本分类项目介绍 这个项目是一个用于中文文本分类的Python实现,作为自然语言理解课程的家庭作业完成。在这个实验中,我使用了搜狗-文本-分类开放语料库,并采用了TF/IDF 和信息增益两种特征提取算法。 由于项目的简要性质和个人偏好,在此仅实现了两个简单的分类算法:K-Nearest-Neighbor和朴素贝叶斯分类器。在处理文本数据时,需要将句子分割成单词;为此我使用了jieba分词工具进行中文分词工作。
  • LSTM情感
    优质
    本数据集基于长短时记忆网络(LSTM),专注于文本情感分类任务,包含大量标注评论数据,为研究者提供有力资源。 包含验证集、测试集和训练集设置的内容是1积分下载。
  • ag_news
    优质
    AG News 数据集是一款用于文本分类任务的数据集合,包含大约12万条新闻文章样本,涵盖4个主要类别。 AG News Topic Classification Dataset Version 3, Updated 09/09/2015 ORIGIN: AG is a collection of more than one million news articles gathered from over two thousand sources by ComeToMyHead in more than one year. ComeToMyHead has been an academic news search engine since July 2004. The dataset is provided for research purposes, such as data mining (clustering and classification), information retrieval (ranking and searching), XML processing, data compression, data streaming, and other non-commercial activities. DESCRIPTION: The AGs news topic classification dataset was created by selecting the four largest classes from the original corpus. Each class contains 30,000 training samples and 1,900 testing samples. The total number of training samples is 120,000 and there are a total of 7,600 testing samples. The file classes.txt lists all classes corresponding to each label. Files named train.csv and test.csv contain the training and test data respectively as comma-separated values. Each row in these files consists of three columns: class index (1 to 4), title, and description. The titles and descriptions are enclosed within double quotes (). Any internal double quote is represented by two consecutive double quotes () while new lines are denoted by a backslash followed with an n character (\n).
  • 15开源图像场景与识别
    优质
    本研究聚焦于利用15种不同的开源图像数据集进行场景分类和识别的技术探索,旨在提升计算机视觉领域中场景理解的准确性和效率。 图像场景识别基于一个包含15类数据的开源数据集进行场景图像的分类和识别工作。