作者:
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
随着网络数据量的增加,机器学习文本分类算法逐渐得到人们的关注.本文主要探讨基于朴素贝叶斯的文本分类算法,主要内容包括朴素贝叶斯原理、分类流程、模型评估、模型优缺点.
推荐文章
朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析
Web分类系统
朴素贝叶斯算法
SVM算法
效率分析
基于改进的朴素贝叶斯文本分类研究
文本分类
朴素贝叶斯
K近邻
知网
中文分词
基于 MapReduce 的平均多项朴素贝叶斯文本分类
文本分类
朴素贝叶斯
并行计算
冗余特征
大数据
基于Hadoop的Dirichlet朴素贝叶斯文本分类算法
文本分类
云计算
MapReduce
朴素贝叶斯文本
数据平滑
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 朴素贝叶斯在文本分类中的应用
来源期刊 文理导航·教育研究与实践 学科
关键词 朴素贝叶斯 特征选择
年,卷(期) 2018,(7) 所属期刊栏目 教育随笔
研究方向 页码范围 171,185
页数 2页 分类号
字数 1915字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 陈北辰 1 0 0.0 0.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (12)
共引文献  (42)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1975(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1983(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2005(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2007(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2008(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2009(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2010(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2012(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2018(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
朴素贝叶斯
特征选择
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
文理导航·教育研究与实践
月刊
chi
出版文献量(篇)
28930
总下载数(次)
25
总被引数(次)
4433
论文1v1指导