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1.新闻分类案例

1.1介绍

这是一个预测新闻分类的案例，通过给定的数据集来预测测试集的新闻分类，该案例用到的是libsvm库，实现步骤我已经写到代码里面了，每一步都有注释，相信很多人都能够看得明白。

1.2数据集下载

因为数据集比较大，不适合放到github里，所以单独下载吧，放到与代码同级目录即可。
有三个文件，一个是训练数据，一个是测试数据，一个是分类。
训练数据：https://pan.baidu.com/s/1ZkxGIvvGml3vig-9_s1pRw
百度网盘加速下载地址：https://www.baiduwp.com/?m=index

1.3libsvm库安装

LIBSVM是台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授等开发设计的一个简单、易于使用和快速有效的SVM模式识别与回归的软件包。其它的svm库也有，这里以libsvm为例。
libsvm下载地址：libsvm-3.23.zip

MAC系统

1.下载libsvm后解压，进入目录有个文件：libsvm.so.2，把这个文件复制到python安装目录site-packages/下。
2.在site-packages/下新建libsvm文件夹，并进入libsvm目录新建init.py的空文件。
3.进入libsvm解压路径：libsvm-3.23/python/，把里面的三个文件：svm.py、svmutil.py、commonutil.py，复制到新建的：site-packages/libsvm/目录下。之后就可以使用libsvm了。

Windows系统

安装教程：https://www.cnblogs.com/bbn0111/p/8318629.html

1.4实现步骤

1.先对数据集进行分词，本案例用的是jieba分词。
2.对分词的结果进行词频统计，分配词ID。
3.根据词ID生成词向量，这就是最终的训练数据。
4.调用libsvm训练器进行训练。

1.5代码实现

GitHub：点击进入

作者：@mantchs

GitHub：https://github.com/NLP-LOVE/ML-NLP

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