新闻文本分类
案例介绍
1. 模型主要分为以下5个步骤进行：数据爬取、数据选择与读取、数据摘要与清洗、模型选择、模型训练与评估、模型组合与预测效验。
2. 使用python及其相关科学库如：numpy、pandas等技术开发，选择的算法模型有：词袋模型BOW（Bag of Words）、词向量（Word Embedding）、神经网络，采用交叉验证的方式训练模型，来降低过拟合情况，最后对上述三个模型的结果组合加权平均。
3. 数据爬取主要使用Python requests库。
4. 使用Jieba中文分词库对中文进行分词处理，来完成数据选择与读取。
5. 独立完成TF-IDF算法对处理好的数据进行摘要与清洗。
6. 使用开源TestCNN和TestRNN模型对数据进行处理。
新闻文本分类
案例介绍
项目主要目的为使用 人工智能技术对新闻进行分类，减少人力成本提高效率。
1. 模型主要分为以下5个步骤进行：数据爬取、数据选择与读取、数据摘要与清洗、模型选择、模型训练与评估、模型组合与预测效验。
2. 使用python及其相关科学库如：numpy、pandas等技术开发，选择的算法模型有：词袋模型BOW（Bag of Words）、词向量（Word Embedding）、神经网络，采用交叉验证的方式训练模型，来降低过拟合情况，最后对上述三个模型的结果组合加权平均。
3. 数据爬取主要使用Python requests库。
4. 使用Jieba中文分词库对中文进行分词处理，来完成数据选择与读取。
5. 独立完成TF-IDF算法对处理好的数据进行摘要与清洗。
6. 使用开源TestCNN和TestRNN模型对数据进行处理。
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