【摘 要】
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目前生活中,各类计算机软件系统或者APP每天都大量的产生文本数据,这些文本数据都是以非结构化的形式存在的,如果依然使用传统的人工分类的方式,效率是极其低下的,而且文本手
【机 构】
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广西科技大学鹿山学院电气与计算机工程系;
【基金项目】
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广西科技大学鹿山学院2015年科学基金项目(2015LSKY17);2017年自治区级大学生创新创业训练计划立项项目(201713639027
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目前生活中,各类计算机软件系统或者APP每天都大量的产生文本数据,这些文本数据都是以非结构化的形式存在的,如果依然使用传统的人工分类的方式,效率是极其低下的,而且文本手动分类还有可能出现人为的失误。因此,本文提出在机器学习中根据监督学习模型的特点,利用逻辑斯蒂函数对未分类的测试样本集进行分类。实验结果表明,该算法模型根据事先提供好的训练集,自动修正直线的斜率和截距,自动修正模型的参数,训练集样本数据越多,模型的参数越准确,分类效果越精确,最后根据修正好的参数模型对测试样本集进行分类,预测分类正确、分类效率和准确度较高。
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