新闻分类 根据新闻标题将新闻分类。 尝试了各种分类器-决策树，支持向量分类器，多项朴素贝叶斯分类器，多层感知器，随机森林。 多项式朴素贝叶斯分类器效果最好。 即使我们人类根据关键字进行分类，多项式朴素贝叶斯算法也能发挥最佳效果，这是合乎逻辑的。 我们很可能会预测“政治”，因为我们会看到诸如奥巴马，大选，共和国之类的关键词；如果我们看到诸如毒品，监狱之类的关键词，我们可能会预测“犯罪”。 朴素贝叶斯扫描整个数据集，并找到标题中每个单词与某个类别相关联的概率，然后找到整个标题的概率，因此效果很好。 安装 pip install numpy pip install scikit-learn pip

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 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