【发布时间】：2016-01-25 18:36:00
【问题描述】：
假设我们有 10000 个文本文件，我们想将其分类为政治、健康、天气、体育、科学、教育、...... 我需要用于文本文档分类的训练数据集，我是朴素贝叶斯分类算法。任何人都可以帮助获取数据集。 要么 有没有其他方法可以完成分类..我是机器学习的新手请完整解释你的答案。
例子：
**Sentence** **Output**
1）奥巴马赢了选举。 ----------------------------------------------------------->政治
2) 印度以 10 个小门获胜 ---------------------------------------- ------>运动
3) 烟草更危险 ----------------------------------------- ---->健康
4) 牛顿运动定律可以应用于汽车-------------->科学
任何方式将这些句子分类到各自的类别中
【问题讨论】：
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标签： machine-learning naivebayes