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基于统计方法的中文文本分类
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基于统计方法的中文文本分类
论文目录
摘要
第1-6页
Abstract
第6-9页
第一章 研究概述
第9-11页
1.1 研究背景及意义
第9页
1.2 国内外文本分类的研究进展
第9-10页
1.3 本文的研究方法
第10页
1.4 内容结构安排
第10-11页
第二章 分类算法简介
第11-24页
2.1 KNN算法
第11-13页
2.1.1 KNN算法的思想
第11-13页
2.1.2 最近邻分类算法的特征
第13页
2.2 SVM分类算法
第13-20页
2.2.1 SVM理论概述
第13页
2.2.2 最大边缘超平面
第13-15页
2.2.3 线性决策边界
第15-16页
2.2.4 线性分类器的边缘
第16页
2.2.5 学习线性SVM模型
第16-17页
2.2.6 线性支持向量机:不可分情况
第17-18页
2.2.7 非线性支持向量机
第18-20页
2.2.8 支持向量机的特征
第20页
2.3 组合学习分类方法
第20-24页
2.3.1 组合学习的思想
第20页
2.3.2 装袋
第20-21页
2.3.3 提升
第21-22页
2.3.4 随机森林
第22-24页
第三章 中文文本的预处理
第24-29页
3.1 中文分词原理的解说
第24-26页
3.1.1 基于理解的分词方法
第24页
3.1.2 基于字符串匹配的分词方法
第24-25页
3.1.3 基于统计的分词方法
第25-26页
3.2 利用R语言进行中文分词
第26页
3.3 文本特征的表示
第26-29页
第四章 中文文本分类实例
第29-43页
4.1 数据集的描述
第29-30页
4.2 模型的评估方法
第30页
4.3 模型的训练
第30-39页
4.3.1 KNN分类模型
第30-32页
4.3.2 SVM模型
第32-34页
4.3.3 组合学习方法
第34-39页
4.4 模型的比较与评价
第39-42页
4.5 缺陷与不足
第42-43页
第五章 总结
第43-44页
参考文献
第44-45页
附录
第45-54页
致谢
第54页
本篇论文共
54
页,
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。
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