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winsvm
- 支持向量机分类器（可分类文本，编的非常不错）-The uploaded Support Vector Machine (SVM) Classifier can classify text-type data well.
DRAP
- 该系统能取得与SVM相当的精度，但运行速度却远远快于SVM。目前，该系统已在大规模高速数据流过滤中得到应用。在普通PC上它的过滤(分类)速度可以超过4M/秒。若用10k来估计一篇文本的长度，那么本系统每秒钟可以过滤(分类)约400篇文本。本系统的核心部分采用C++编码，界面采用VB开发平台。安装包是在VB6.0环境下使用VB自身的打包工具打包而成。安装后即可使用。
winsvm
- 用支持向量机（svm）实现文本的自动分类系统。
TextClassify
- 利用SVM算法来进行中文文本的分类，如一句话里有各种词性的词语则可以进行分类处理-Using SVM algorithm for Chinese text categorization, such as a word in a variety of terms can be part of speech classification
TextClassify-KNN-SVM
- 根据语料库对文本进行分类，有界面，KNN、贝叶斯方法-According to the corpus, text classification KNN, bayesian
Release
- 多种分类模式的文本分类器，支持SVM，KNN,贝叶斯等-svm，knn classification
onTextCategorization
- 本文比较研究了在中文文本分类中特征选取方法对分类效果的影响。考察了文档频率DF、信息增 益IG、互信息MI、V2分布CHI 四种不同的特征选取方法。采用支持向量机(SVM) 和KNN两种不同的分类 器以考察不同抽取方法的有效性。实验结果表明, 在英文文本分类中表现良好的特征抽取方法( IG、MI 和 CHI)在不加修正的情况下并不适合中文文本分类。文中从理论上分析了产生差异的原因, 并分析了可能的 矫正方法包括采用超大规模训练语料和采用组合的特征抽取方法。最后通过实验验证组合特征
SVMclassify
- 这是一篇基于SVM算法的文本分类器的文章，文章详细介绍了分类器的算法原理，对图像图形处理专业人员的重要参考价值！-This is a text classifier based on SVM algorithm, the article details the classifier algorithm principle, an important reference value of the image graphics professionals!
svm_classification
- 根据给出了心音的数据，设计并实现一个简单的用于文本分类的SVM。-Given heart sound data, design and implement a simple text classification SVM.
Ssvmm_light_mV
- SVM Light的多分类源代码，尤其是可用来做文本分类。SVM（支持向量机机）方法是目前已知的最优秀的分类方法之一。SVM不仅能用来分类，也能用来做回归。 -The SVM Light classification of source code, in particular, used to make text classification. SVM (support vector machine machine) method is one of the currently known
SVMtext
- 这是SVM在文本分类中的应用研究，对研究生和科研人员有重要的参考价值！-SVM in text classification, an important reference value to graduate students and researchers!
tmsvm_for_win_1.2.0
- python svm 中文分词、特征提取、文本分类-python svm
other
- 实现文本分类,基于NMF方法构造文本特征向量，使用SVM对特征空间进行分类-text classification based on NMF and SVM to bulid feature vector and realise classification
c4.5-decision-tree-matlab
- c4.5分类器 支持向量机算法 文本分类 样本支持 核函数算法-c4.5 classifier SVM text classification algorithm sample support kernel function
class
- 中文文本分类可以对已经分好词的文本进行分类，先自己导入数据，用libsvm中的svm进行分类和预测，特征用tfidf算法，还利用卡方检验进行了特征选择，可自行设定阈值-text mining
tmsvm_for_win_1.2.0
- window下的文本分类工具tmSVM，该系统在封装 libsvm 、 liblinear 的基础上，又增加了 特征选择 、 LSA特征抽取 、 SVM模型参数选择 、 libsvm格式转化模块 以及一些实用的工具。-Text categorization tool tmSVM under the window, the system on the basis of encapsulation libsvm, liblinear, added feature selection, LSA fea
textclassify.tar
- 简单的文本分类，用python实现了朴素贝叶斯和SVM-Simple text classification, realized with python Naive Bayes and SVM
Classification
- 多文本分类，有数据集，中文文本，支持向量机的-Text classification, data sets, the Chinese text, the support vector machine (SVM)
svmcls
- 李荣陆老师做的文本分类器,特征选择方式包括全局和按类别选取，概率估算方法支持基于文档（布尔）统计和基于词频统计，支持三种特征加权方式，特征评估函数包括信息增益、互信息、期望交叉熵、X^2统计，文本证据权重，右半信息增益，分类方法包括支持向量机SVM和K近邻KNN，(text classifier that was written by Li Ronglu)
libSVM
- 利用LibSVM以及SVM模型进行文本数据分类。训练数据与测试数据都有。(Using LibSVM and SVM model to classify text data. Both the training data and the test data are available.)