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  1. 20news-18828.tar.gz

  2. 一个很好的贝叶斯算法测试文档,很具有实用性
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2012-08-17
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:yilvqingfeng
  1. 20newsgroup-18828.tar.gz

  2. Newsgroups-18828,google的比较难下,分享给需要的人。
  3. 所属分类:数据库

    • 发布日期:2014-10-20
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:hjy321686
  1. 20newsgroup

  2. 20newsgroup数据集是机器学习中的一个标准数据集。它包含18828个文档,来自于20个不同的新闻组。 该资源包含一个原信息文件和3个目录:test、train和raw。测试和训练目录将整个数据集切分为60%的训练和40%的测试文档。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2015-08-14
    • 文件大小:39mb
    • 提供者:solomon1558
  1. 20news-18828.tar

  2. 希望对大家学习机器学习算法有所帮助,很不错的资源,被应用在各个研究算法中
  3. 所属分类:专业指导

  1. 基于Bayes的newsgroup 18828文本分类器的Python实现

  2. 使用朴素贝叶斯对newsgroup文档分类的Python实现
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2017-03-30
    • 文件大小:129kb
    • 提供者:baidu_14912731
  1. sklearn文本分类数据包-20newsgroups-20news-bydate

  2. 20newsgroups数据集有三个版本。第一个版本19997是原始的并没有修改过的版本。第二个版本bydate是按时间顺序分为训练(60%)和测试(40%)两部分数据集,不包含交叉文档和新闻组名(新闻组,路径,隶属于,日期)。第三个版本18828不包含交叉文档,只有来源和主题名。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-09-07
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:imstudying
  1. sklearn文本分类数据包-20newsgroups-20news-18828

  2. 20newsgroups数据集有三个版本。第一个版本19997是原始的并没有修改过的版本。第二个版本bydate是按时间顺序分为训练(60%)和测试(40%)两部分数据集,不包含交叉文档和新闻组名(新闻组,路径,隶属于,日期)。第三个版本18828不包含交叉文档,只有来源和主题名。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-09-07
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:imstudying
  1. sklearn文本分类数据包-20newsgroups-20news-19997

  2. 20newsgroups数据集有三个版本。第一个版本19997是原始的并没有修改过的版本。第二个版本bydate是按时间顺序分为训练(60%)和测试(40%)两部分数据集,不包含交叉文档和新闻组名(新闻组,路径,隶属于,日期)。第三个版本18828不包含交叉文档,只有来源和主题名。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2017-09-07
    • 文件大小:16mb
    • 提供者:imstudying
  1. 20 Newsgroups数据集(包括20news-19997、20news-bydate和20news-18828三个数据集)

  2. 20 Newsgroups数据集是大约20,000个新闻组文档的集合,在20个不同的新闻组中几乎均匀划分。20 Newsgroups数据集已经成为机器学习技术相关实验的常用数据集,例如文本分类和文本聚类实验。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2018-07-31
    • 文件大小:44mb
    • 提供者:u013384872
  1. 20newsgroup数据集-机器学习-标准数据集(all)下载方式 from sklearn.datasets import fetch_20newsgrou

  2. 20newsgroup数据集是机器学习中的一个标准数据集。它包含18828个文档,来自于20个不同的新闻组。如果把每个新闻组看作是一个簇,那么很容易测试出我们寻找相关文档的方法是否有效。
  3. 所属分类:互联网

    • 发布日期:2020-09-25
    • 文件大小:13mb
    • 提供者:mingwangxing123