AG新闻分类使用机器学习 新闻分类数据集数据源： : 客观的 新闻分类数据集由“世界”，“体育”，“商业”和“科学”类别的新闻文章组成 给定标题和描述，我们必须确定它属于哪个新闻文章类别。 机器学习问题的类型： 我们必须根据给定的信息预测新闻报道，因此它是多类分类问题 基本概述 数据形状：Train.csv + Test.csv = 120000 + 7600 = 127600行。 Data.columns：类索引，标题，描述 Data.info（）：独立：标题，描述--->对象，从属：类标签-> Int64 机器学习问题的类型 绩效指标 由于这是多类分类问题，因此我们将使用： 1：多类混淆矩阵 2：精确，调出，F1-Score 3：准确性得分，错误得分 解决新闻分类问题的步骤： 第1部分 1：加载数据集----> .csv格式 2：执行探索性数据分析： a] Check

机器学习实战篇：采用贝叶斯方法进行新闻分类。代码有有注释，适合机器学习初学者。

包含3w左右的汽车新闻数据，由标题与内容组成

新闻分类 基于那里类别的新闻分类是一个项目，其中新闻是通过标题作为输入的类别，并且机器将预测它必须属于哪个类别。在该项目中，使用了从基本（Count，Tfi df等）不同的矢量化技术来推进（手套，word2vec等）技术。此外，它还使用了大约所有的机器学习算法和神经网络技术

新闻分类系统简介

关于新闻分类的KNNinput.zip

新闻文本分类实战

新闻分类 新闻分类系统（Python）：爬虫（bs + rq）+数据处理（jieba分词）+分类器（SVM） 谣言分类 谣言识别系统（Python）：爬虫（bs + rq）+数据处理（jieba分词）+分类器（贝叶斯） 详细内容请参考我的博客

采用深度学习，cnn,rnn 两种方式对新闻类信息。进行分类预测。。。。仅供初学者练习使用

搜狐新闻分类语料库，主要包含 0 汽车 1 财经 2 IT 3 健康 4 体育 5 旅游 6 教育 7 招聘 8 文化 9 军事 十个分类，共50多万条记录