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文本深度挖掘
- 用于分析文档，分析情感指数，正负面情绪，及新闻分类(Used to analyze documents, analyze sentiment, positive and negative emotions, and classify news)
bayes
- 基于java，利用贝叶斯算法实现中文文本分类。（包含可调用的trainingset)(Text classification based on Java using Bayesian algorithm.)
EMR
- 使用的是贝叶斯算法，进行文本的分类和词频统计(Using the Bayesian algorithm, the text classification and word frequency statistics)
des (1)
- des算法，实现对文本的加密解密过程，可以直接运行(DES algorithm, the implementation of the encryption and decryption of the text process, can run directly)
lrogress
- 一种文本分类数据挖掘的技术,比较几种不同的文本分类方法,重点介绍熵,()
rarsb
- 有关文本分类的摘要,包括了各种分类的算法,是进行分类的有力文章()
text-classification
- 文本分类程序，很多的算法集合，还有各个算法的结果比较(Text classification procedures, the set of many algorithms and compare the results of the algorithm)
ezuu
- 龙贝格积分法,文本输入输出,实现数值计算的龙贝格积分法()
text_classification.tar
- 用python实现的问题分类算法，包括贝叶斯，svm,决策树，xgboost,对入门文本分类的同学有一定的帮助(text classification algrithom,include svm,dt,xgboost,bayes,that important to learner about text classification)
data_process_xgboost.tar
- 文本分类算法，重点实现了xgboost,支持python3，对文本分类入门同学有一定的帮助。以下是语料格式。前边为文本类型，后边为文本内容 0,千山万水… 5,QQ推广是在QQ演示吗 8,怎么满脸认证?(text classification,include xgboost,is is important to new learner.)
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- 神经网络中的K均值聚类算法II： 1 KMIn为输入数据文本,其中,第一个参数为所要聚类点个数,第二个参数为聚类点的维数,第三()
textclustering-master
- 对于大文本进行挖掘聚类，该方法不考虑文字词语出现的频率信息，考虑上下文语境，将所有的字根据预定义的特征进行词位特征学习，获得一个训练模型。然后对待分字符串的每一个字进行词位标注，最后根据词位定义获得最终的分词结果。(Digging for large text clustering, the method does not consider the text word frequency of information, considering the context, all the words
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- 神经网络中的K均值聚类算法II： 1 KMIn为输入数据文本,其中,第一个参数为所要聚类点个数,第二个参数为聚类点的维数,第三()
TextQuery
- 基于KMP算法，使用STL编写的txt文本查询器(a tool for searching words in txt files base on KMP algorithm)
iuzhzu
- 文本分类器 文本分类算法 详细介绍了算法过程()
lype
- 程序名称：PolyDemo 运行环境：系统需要安装j2sdk-1_4_2 注意事项： 如修改数据,先在文本框中输入自行设定的()
基于特征匹配的英文印刷字符识别
- 对英文文本进行提取和识别，用到特征匹配等算法，可以运行。(The English text is extracted and identified, and features matching algorithms can be used.)
协同过滤算法
- 文本聚类(Text clustering)文档聚类主要是依据著名的聚类假设:同类的文档相似度较大，而不同类的文档相似度较小。作为一种无监督的机器学习方法，聚类由于不需要训练过程，以及不需要预先对文档手工标注类别，因此具有一定的灵活性和较高的自动化处理能力，已经成为对文本信息进行有效地组织、摘要和导航的重要手段，为越来越多的研究人员所关注。(Text clustering document clustering is based on the well-known clustering assum
cnn-text-classfication
- 通过机器学习中的卷积神经网络实现对文本进行分类的算法。(The text is classified by the convolution neural network.)
lstm-text-classfication
- 通过机器学习中的长短时记忆单元实现对文本进行分类的算法。(The long short term memory unit realizes the algorithm of classifying text by machine learning.)