20newsgroups-text-classification 对20 newsgroups 数据集 进行文本分类 方法 基于传统机器学习方法的文本分类 基于深度学习的文本分类 测试结果 传统机器学习方法 MultinomialNB准确率为： 0.8960196779964222 SGDClassifier准确率为： 0.9724955277280859 LogisticRegression准确率为： 0.9304561717352415 SVC准确率为： 0.13372093023255813 LinearSVC准确率为： 0.9749552772808586 LinearSVR准确率为： 0.00022361359570661896 MLPClassifier准确率为： 0.9758497316636852 KNeighborsClassifier准确率为： 0.4584078711

零售产品分类 该项目有助于将零售产品分类。 尽管在此示例中，类别按层次结构进行了结构，但为简单起见，我将所有子类别都视为顶级类别。 该项目中使用的主要软件包是： ， 和 。 您可以在阅读解释该项目的文章。 您将需要Python3 +才能使用此项目。 安装 1.下载 现在，您需要在工作空间中使用text-classification-python项目文件： $ git clone https://github.com/joaorafaelm/text-classification-python ; $ cd text-classification-python ; 2. Virtuale