文本分类教程

文本分类是一种自然语言处理任务，用于将文本数据分配到预定义的类别中。以下是一些关于文本分类的教程和资源。

基础概念

• 特征提取：将文本转换为机器学习模型可以理解的数值表示。
• 分类器：用于预测文本类别的算法，如朴素贝叶斯、支持向量机等。

工具和库

• NLTK：一个用于自然语言处理的Python库。
• Scikit-learn：一个用于机器学习的Python库。

教程列表

1. 使用Scikit-learn进行文本分类
2. 基于TF-IDF的文本分类
3. 深度学习在文本分类中的应用

图片示例

希望这些教程能帮助您更好地理解文本分类。