Advertisement

基于机器学习的新闻标题分类系统的源代码.zip

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

简介：
本ZIP文件包含一个利用机器学习技术进行新闻标题自动分类的系统源代码。通过训练模型识别不同类别的新闻标题，实现高效精准的信息分类与检索功能。 基于机器学习的新闻标题分类系统源码.zip包含了一个利用机器学习技术对新闻标题进行自动分类的程序代码。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于机器学习的新闻标题分类系统的源代码.zip
    优质
    本ZIP文件包含一个利用机器学习技术进行新闻标题自动分类的系统源代码。通过训练模型识别不同类别的新闻标题，实现高效精准的信息分类与检索功能。 基于机器学习的新闻标题分类系统源码.zip包含了一个利用机器学习技术对新闻标题进行自动分类的程序代码。
     
  • 文本分类源代码-基于机器学习的NLP
    优质
    这段文本提供了一种基于机器学习技术进行自然语言处理（NLP）的源代码，特别适用于各种文本分类任务。 建立基于逻辑回归的文本分类模型的完整流程包括：数据预处理、特征工程、构建分类器、最优参数选择以及模型评估与保存等步骤。
     
  • 基于Python的新闻管理系统的源代码.zip
    优质
    该资源为一个基于Python开发的新闻管理系统完整源代码，内含用户界面、数据库操作及新闻发布等功能模块。适合学习参考和项目实践使用。 Python实现的新闻管理系统源码.zip
     
  • 基于机器学习的中医图像分类代码.zip
    优质
    本项目提供一套基于机器学习算法实现中医图像自动分类的Python代码库及示例数据集，旨在促进中医诊断技术与人工智能的有效结合。 机器学习是一种人工智能技术，它使计算机能够在不需要明确编程的情况下从数据中学习并改进性能。通过使用统计学方法，机器学习算法能够识别模式、做出预测，并在面对新数据时不断优化其表现。 该领域包括多种技术与应用，如监督学习（用于分类和回归问题）、无监督学习（处理聚类分析及关联规则挖掘等任务）以及强化学习（使智能体通过试错过程学会采取行动以最大化预期收益）。机器学习的应用范围广泛，涵盖了从自然语言处理到计算机视觉等多个领域。 随着大数据时代的到来及其在各行业的广泛应用，这项技术的重要性日益凸显。
     
  • 基于机器学习的遥感影像分类模型源代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于机器学习算法的遥感影像分类方法的完整源代码，适用于科研和教学用途。 该资源包含的项目代码经过严格调试与测试，保证下载后即可运行。 此资源适合计算机相关专业的学生（如计算机科学、人工智能、大数据技术、数学及电子信息专业）在进行课程设计、期末作业或毕业设计时使用，同样适用于希望深入了解机器学习和遥感图像处理的技术爱好者作为参考资料。不过，请注意该资源包含了完整的源代码文件，因此建议具备一定的编程基础后再行下载查看与调试。 基于机器学习的遥感图像分类模型源码.zip
     
  • 毕业设计：基于Python的机器学习新闻文本分类系统（含源码、数据库及说明文档）
    优质
    本项目为一个利用Python开发的机器学习驱动的新闻文本分类系统。它包含详细的设计文档、完整的源代码以及用于训练和测试的数据集，旨在帮助用户自动对大量新闻文章进行有效分类。 毕业设计：Python基于机器学习的新闻文本分类系统（包含源代码、数据库及说明文档） 第二章 系统分析 2.1 系统需求分析 2.2 可行性分析 2.2.1 技术可行性 2.2.2 操作可行性 2.2.3 经济可行性 2.2.4 法律可行性 2.3 设计的基本思想 2.4 设计的原则 第三章 系统设计 3.1 系统结构设计 3.2 功能模块设计 3.3 数据库的设计 第四章 系统实现 4.1 基本任务 4.2 主要功能的实现 4.2.1 登录模块的实现 4.2.2 新闻分类系统的首页 4.2.3 新闻分类界面 4.2.4 新闻管理界面的实现 4.2.5 用户管理界面 第五章 系统测试 5.1 测试目的 5.2 测试方法 5.3 测试结果
     
  • 基于Django的新闻发布管理系统的源代码.zip
    优质
    这是一个基于Python Django框架开发的新闻发布管理系统源代码包。该系统旨在为用户提供便捷高效的新闻内容创建、编辑与发布功能，适用于各类新闻网站或内部信息平台。 基于Django的新闻发布管理系统介绍： 该系统采用Django框架构建，主要包括以下功能模块： 1. 新闻模块： - 文章管理：实现新闻文章的创建、编辑、删除与展示。 - 评论管理：对用户针对新闻发表的评论进行管理和审核。 - 类别管理：设定和调整各类新闻分类。 2. 链接管理：负责维护网站内部链接的有效性和用户体验优化。 3. 评论模块： - 查看评论：提供查看所有或特定文章下的全部评论的功能。 - 发表评论：允许用户对感兴趣的新闻内容进行留言互动。 4. 用户模块： - 前台注册登录：实现新用户的注册流程及已注册用户的便捷登陆机制。 - 重置密码：为忘记账号信息的用户提供找回并修改密码的服务。
     
  • 基于Python的深度学习新闻推荐系统源码（毕业设计）.zip
    优质
    本项目为基于Python开发的深度学习新闻推荐系统源代码，旨在通过机器学习技术实现个性化新闻内容推送。适合用于学术研究和课程设计展示。 基于Python的深度学习新闻推荐系统源码（毕业设计）.zip是一个个人毕业设计项目资源包，经过严格调试确保可以运行，并且在评审中获得了95分以上的高分。该资源主要面向计算机相关专业的学生或从业者，适用于期末课程设计、大作业等教学活动，具有较高的学习价值和参考意义。
     
  • 基于机器学习、深度学习及BERT技术的虚假新闻检测项目源码.zip
    优质
    本项目旨在开发一种结合机器学习、深度学习和BERT模型的算法，以提高对网络上虚假新闻的识别准确率。包含完整源代码。 该资源包含项目的全部源码，并可以直接使用。适用于计算机、数学、电子信息等相关专业的课程设计、期末大作业及毕业设计项目，作为参考资料学习借鉴。 本资源仅提供参考内容，如果需要实现其他功能，则需理解代码并自行调试和优化。基于机器学习+深度学习+Bert方法的虚假新闻检测项目的源码位于`Fake-News-DetectionNKU_2022Fall Python language programming project`仓库中，其中只上传了代码文件，大文件未包含在内。 所需附件可通过网盘链接下载并根据目录将这些附加文件与项目代码集成。数据集为中文微信消息，包括官方账号名称、标题、新闻网址、图片URL和报告内容等信息；标签0代表真实消息，1表示虚假消息。训练数据保存于`train.news.csv`中，测试数据则在`test.news.csv`内。 实验过程中需先对训练数据进行统计分析，并使用标题文字来构建模型，在测试集上验证后得出Precision、Recall和F1-Score等指标的结果。 项目使用的开发环境为Anaconda集成环境与Pytorch深度学习框架。机器学习部分主要流程包括：加载数据、预处理文本，特征工程以及训练评估；NLP任务需要将原始文本转换成向量形式，这里使用了词袋模型及TF-IDF方法进行编码。代码位于`traditional.py`文件中，并提供了现成的包与参数调整功能。 最后得到的结果如下表所示： | 使用模型 | 向量化方法 | acc | recall(1) | precision（1） | auc | | :------------------------------: | :--------: | :----: | :-------: | :------------: | :--: | | 朴素贝叶斯+jieba精确模式 | 词袋模型 |84.33% |0.60 |0.47 |0.74| | 同上 | TF-IDF |88.97% |0.33 |0.80 |0.66 | | 高斯内核支持向量机+jieba搜索引擎| 词袋模型 |86.62% |0.10 |0.84 |0.55 | | 同上 | TF-IDF |91.21% |0.46 |0.89 |0.72 | | 随机森林+jieba精确模式 | 词袋模型 |87.03% |0.12 |0.97 |0.56 | | 同上 | TF-IDF |87.18% |0.13 |0.98 |0.56 | | 逻辑回归+jieba精确模式 | 词袋模型 |90.48% |0.50 |0.77 |0.74 | | 同上 | TF-IDF |89.33% |0.37 |0.79 |0.68 | 此外，还有基于神经网络的方法来解决此问题。