FakeNews_Detection 假新闻检测器通过使用“ doc2vec”模型学习美国新闻的模式来建立分类器 假新闻检测 概述 社交媒体上的虚假新闻检测主题最近引起了极大的关注。 比较网站与带有标签的假新闻来源列表的基本对策是不灵活的，因此需要一种机器学习方法。 我们的项目旨在基于新闻文章的文本内容，使用自然语言处理技术直接检测虚假新闻。 问题定义 开发机器学习程序，以识别新闻源何时可能产生虚假新闻。 我们的目标是使用带有标签的真实和伪造的新文章语料库来构建分类器，该分类器可以根据语料库中的内容做出有关信息的决策。 该模型将重点根据来自某个来源的多篇文章来识别假新闻来源。 一旦某个来源被标记为虚假新闻的产生者，我们就可以高度肯定地预测该来源未来的任何文章也将是虚假新闻。 专注于来源扩大了我们对文章分类错误的容忍度，因为我们将从每个来源获得多个数据点。 该项目的预期应用是用于在社交媒

假新闻检测系统 提议的系统分为多个阶段，以根据数据挖掘操​​作领域（例如数据收集，数据预处理，特征提取，特征选择和机器学习模型的实现）完全隔离工作，以进行将新闻分类为是非的预测并预测新闻属于预测标签的概率。 实施了许多机器学习模型，并根据准确性，f1得分，准确性和召回率等指标对机器学习模型的性能进行了比较。 评估模型性能的主要决定指标被选为f1得分，其中考虑了精度和召回率之间的折衷。 在对以下机器学习模型（SVM，逻辑回归，朴素贝叶斯和随机森林）进行了训练和调整之后，实施了投票分类器，将上述所有模型组合在一起，形成了一个集成分类器，该分类器使用所有这些分类器来预测标签和分类概率并使用软投票方法做出最终预测。 建议的系统步骤： 数据收集：为了实施和测试所建议的系统，使用了William Yang Wang []的“说谎者，说谎者裤子着火：用于虚假新闻检测的新基准数据集”。 该存储库中

fake_news_detection 使用Kaggle数据集检测假新闻的简单模型

真借条假签名案例-2页.pdf

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假新闻检测器 使用现代机器学习技术识别政治新闻文章中的虚假信息通过本杰明·卡尔斯伯格 目录 背景 什么是“假”新闻？ 从广义上讲，“假”新闻所包含的信息是虚假的或超出客观事实的夸大信息。 假新闻文章往往包含被认为是偏颇的语言，并且偏向一种观点，以促进政治议程或产生广告观点。 检测器如何工作 通过细化倾向于在“真实”和“伪造”新闻文章中使用的语言，检测器能够计算该文章来自事实来源的可能性。 *注意：这并不意味着检测器会验证文章中的实际要求。 它主要怀疑文章是否带有偏见。 数据 用于训练模型的数据包含超过70,000条带有标签的文章，这些文章来自“ Politifact.com”（占80％），“纽约时报”（占10％）和“洋葱杂志”（占10％）。 47％的文章标记为“伪造”，53％的标记为“真实”。 模型测试 使用TF-IDF向量为自然语言处理组织了数据： 用词合法化，避免重复 包含的三字组

C语言分治算法求解30枚银币中的某枚假币，简单而言，30枚银币中有1枚假币，该假币的重量比其他29枚银币的重量小1，先将30枚银币平分成两部分，各15枚，分别称重，重量小的那一半银币中必然包含假币，然后再分成两部分，依次类推，直至最后剩下两枚银币，称重后重量小的那一枚即为假币。

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