基于weka实现文本分类 中文短文本 不同算法的结果差异较大 朴素贝叶斯明显优于其他 请问原因支持向量机 50% 朴素贝叶斯 70% SMO 59% KNN 36% 决策树48%朴素贝叶斯的结果大大优于支持向量机和决
来源:学生作业帮助网 编辑:六六作业网 时间:2025/01/24 22:50:50
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基于weka实现文本分类 中文短文本 不同算法的结果差异较大 朴素贝叶斯明显优于其他 请问原因支持向量机 50% 朴素贝叶斯 70% SMO 59% KNN 36% 决策树48%朴素贝叶斯的结果大大优于支持向量机和决
基于weka实现文本分类 中文短文本 不同算法的结果差异较大 朴素贝叶斯明显优于其他 请问原因
支持向量机 50% 朴素贝叶斯 70% SMO 59% KNN 36% 决策树48%
朴素贝叶斯的结果大大优于支持向量机和决策树,这个是不是有点奇怪?
基于weka实现文本分类 中文短文本 不同算法的结果差异较大 朴素贝叶斯明显优于其他 请问原因支持向量机 50% 朴素贝叶斯 70% SMO 59% KNN 36% 决策树48%朴素贝叶斯的结果大大优于支持向量机和决
楼主你好
对于文本分类,朴素贝叶斯或者贝叶斯信念网络 的效果是最好的 和一般的聚类分类是有区别的
楼主可以参阅 bug triage的相关文献
基于weka实现文本分类 中文短文本 不同算法的结果差异较大 朴素贝叶斯明显优于其他 请问原因支持向量机 50% 朴素贝叶斯 70% SMO 59% KNN 36% 决策树48%朴素贝叶斯的结果大大优于支持向量机和决
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