搜索资源列表
57578895BAYES
- 用基于贝叶斯的的方法对文本进行分类主要用于数据挖掘领域-Using the method based on Bayesian text classification is mainly used for data mining
kuaso
- 仿百度搜索引擎软件蜘蛛组件包括三大功能模块：链接采集、网页分析、无效网页扫描； 自动识别GB2312、BIG5、UTF-8、Unicode等网页编码； 文件类型证察防止非文本类型文件采集； 蜘蛛可以采集ASP、PHP、JSP等动态数据网页和HTML、SHTML、XHTML等静态网页； 支持续采功能，如果因系统、网络等故障问题终止采集，系统将在下次启动采集时提示您是否“继续采集”或“结束任务”； 采集任务管理功能可以设置多个采集任务安排计划工作，每一个采集任务将会
SVM
- svms分类器,通过svm的方法来对文本进行分类.-svm classifier
filesinfo_Delphi
- 文本资料分类管理程序Delphi 适合一般文件分类管理-Text data classification management procedures for the general document categorization Delphi
KNN0.0_0.0
- 这是用java实现的KNN算法分类器 实现了机器的自动学习与文本自动分类 仅供学习使用-This is a java implementation of the KNN algorithm with classifier achieved the automatic machine learning and text categorization learning to use only
FlowAnalyser
- 在Windows XP下用Visual C++编程实现流量分析器程序。 主要工作包括实现对网卡上所有到达IP包的抓取；对抓到的IP包按照第四层协议类型、IP地址等项做分类统计；并把统计的结果用图表模式和文本模式输出。-In Windows XP, using Visual C++ programming traffic analyzer program. Its main tasks are to achieve the IP packets reach the network card t
kNNalgorithm
- 采用KNN分类算法对输入的文本数据进行自动分类-KNN classification algorithm using the input data for automatic classification of text
vim72src
- Vim是一个类似于Vi的文本编辑器，不过在Vi的基础上增加了很多新的特性，Vim普遍被推崇为类Vi编辑器中最好的一个，事实上真正的劲敌来自Emacs的不同变体。1999 年Emacs被选为Linuxworld文本编辑分类的优胜者，Vim屈居第二。但在2000年2月Vim赢得了Slashdot Beanie的最佳开放源代码文本编辑器大奖，又将Emacs推至二线, 总的来看, Vim和Emacs同样都是非常优秀的文本编辑器。 -Vim is a highly configurable text
1111
- 文本挖掘-中文分类器搜索，可以挖掘出文本主干，利用贝叶斯算法。-Text mining
IntServer
- 复杂网络聚类算法进行文本分析，能够进行关键字的提取和分类功能。-Complex network clustering algorithm for text analysis, to carry out keyword extraction and classification capabilities.
MyExplorer
- （1） 实现计算机各驱动器中文件的分类，文件类别有文档文件（doc）、 文本文件（txt）、位图文件（bmp和jpg）、音频文件（mp3）； （2） 显示每类文件的属性，即文件名、存放位置、文件大小和创建的时间； （3） 实现文件重命名、拷贝、删除和移动操作； （4） 实现浏览文本文件、显示位图文件和试听音频文件。 -(1) allow the computer to the drive in the file classification, file types with
wordsimilar
- 词汇分类 相似度计算 文本语料分析 归类 知网数据分类-Word text corpus classification Similarity analysis of data classified Text Classification
P
- 随着信息技术的发展，以电子形式存在的文本信息已经成为人们主要的信息来 源。人们迫切需要能够从Web上快速、有效地发现资源和知识的工具。近年来针 对文本数据的文本挖掘已逐渐成为人们研究的新课题。其中，对于文本聚类的研 究己经引起了广泛的重视，并取得了良好的成果。 本文首先对数据挖掘流程以及数据挖掘分类和各自的研究现状及发展进行了 概括的介绍；然后结合汉语自身的相关特点详细的分析了中文文本自动聚类中所 涉及到的关键问题及其技术；接着介绍了人工神经网络技术的发展的现状和特点
libHIK-2.05
- 这是一个c++版的LIBHIK，其被广泛应用在图像，文本等地分类中，作为一个库来使用-source code of LIBHIK in C++
class
- 通过计算单词的增益值，取前K个单词作为文本的特征向量，用来作分类器用。-feature vector
classif
- 用于对文本的分类，并用于预测，达到一定的精确度。-in order to be use classify，and be used pretected,in order to be certain accuracy
beiyesiwenbenfenlei
- 基于朴素贝叶斯算法分类器，实现文本的自动分类-Based on the naive Bayes classifier, realization of automatic text classification
Neyman_Pearson
- Neyman_Pearson 根据NP原理对软木塞进行分类的完整函数。部分如下： function []=Neyman_Pearson(opt) 从excel中读进数据 [source,txt]=xlsread( CORK_STOPPERS.xls , Data ) 读取CORK_STOPPERS.xls文件里Data sheet里的数据， 数据存放在source变量里，文本存放在txt变量里 data=[source(:,3:4),source(:,9)] 将用到的三
recognition
- 本实验语音库为免费的柏林情感语音库，其采样频率为16KHZ，16bit量化。该语音库共有500 句情感语音信号，分别由十名专业演员(5 男，5 女)在不同情感状态下（高兴、愤怒、平静、悲伤、害怕、厌烦、憎恨）朗读十句不同文本的德语组成。本实验选取其中的部分情感（高兴、愤怒、悲伤）加以识别。仿真实验环境为MATLAB7.0。 实验选取的情感特征为短时平均能量、短时平均幅度、基频和短时过零率。为了降低不同人在表达不同情感时的个人差异造成的影响，本文实验过程中将提取的情感特征进行归一化处理。归一化
CommunicationRecordManageSystem
- 通讯录管理系统是单机版，主要功能是管理学生的通讯方式，并且提供相关 的统计分析。要求前端GUI 采用Swing 技术，数据存储采用文件系统（可以是 文本文件、可以是xml 文件或其他自定义格式文件，但不能是Excel 文件）。 功能点 1．实现学生基本信息的录入、修改、删除、查询等。 2．支持学生的分类，分类采用树形结构，而且树的层次是无限的。例如 华南农业大学 -----信息学院 ----------计算机系 -----------------计算机（1）班