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文本分類算法主要包括樸素貝葉斯分類算法、支持向量機(jī)分類算法、KNN算法和決策樹算法。樸素貝葉斯分類算法主要利用文本中特征項和詞的類別的組合概率來估計文本屬于哪個類別的概率。支持向量機(jī)(SVM)主要利用

文本分類算法主要包括樸素貝葉斯分類算法、支持向量機(jī)分類算法、KNN算法和決策樹算法。

樸素貝葉斯分類算法主要利用文本中特征項和詞的類別的組合概率來估計文本屬于哪個類別的概率。

支持向量機(jī)(SVM)主要利用特征提取技術(shù)將文本信息轉(zhuǎn)化為詞向量,然后計算詞向量與訓(xùn)練類數(shù)據(jù)的相似度。

KNN算法是在訓(xùn)練集中找到最近的K個文本,并根據(jù)這些文本的分類來預(yù)測要分類的文本屬于哪個類別。

決策樹算法是在樹的基礎(chǔ)上建立預(yù)測模型,根據(jù)預(yù)測模型對文本進(jìn)行分類預(yù)測。