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朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析
被引量：
8
1
作者
詹毅
《成都大学学报（自然科学版）》
2013年第1期50-53,共4页
为分析对比朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率及其适用的范围,构建了一个Web分类系统,此分类系统将已分类的Web网页作为训练集,利用分类算法构建Web分类器,通过Web测试集评价两类算法在Web文本分类中的性能体现,为Web文本...
为分析对比朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率及其适用的范围,构建了一个Web分类系统,此分类系统将已分类的Web网页作为训练集,利用分类算法构建Web分类器,通过Web测试集评价两类算法在Web文本分类中的性能体现,为Web文本分类算法选择提供一定的参考依据.
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关键词
web
分类
系统
朴素贝叶斯算法
SVM算法
效率分析
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职称材料
题名
朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析
被引量：
8
1
作者
詹毅
机构
成都大学旅游文化产业学院
出处
《成都大学学报（自然科学版）》
2013年第1期50-53,共4页
文摘
为分析对比朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率及其适用的范围,构建了一个Web分类系统,此分类系统将已分类的Web网页作为训练集,利用分类算法构建Web分类器,通过Web测试集评价两类算法在Web文本分类中的性能体现,为Web文本分类算法选择提供一定的参考依据.
关键词
web
分类
系统
朴素贝叶斯算法
SVM算法
效率分析
Keywords
web
classification system
Naive Bayes algorithm
SVM algorithm
efficiency analysis
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
朴素贝叶斯算法和SVM算法在Web文本分类中的效率分析
詹毅
《成都大学学报（自然科学版）》
2013
8
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