新闻文章文字分类 该项目执行带有文本分类的监督式机器学习。 文本分类是根据文本的内容为文本分配类别的过程。 当将文本组织成类别时，从文本中提取有用的见解和信息会容易得多。 但是手动对文本进行分类可能非常耗时且成本很高。 文本分类可以通过自动化过程极大地加快这一过程。 更具体地说，在此项目中，我们将根据文章标题对新闻文章执行Naive Bayes分类器。 该数据集包含超过12万个新闻文章标题样本。 数据是由学术新闻搜索引擎从2000多个新闻来源收集的。 数据集中的每个样本都分类为体育，商业，世界