2023美赛C题文本分类、特征提取的资源
虽然现在网上有各种现成的可供学生们摘抄的文件，但以之前的经验来看，如果太多人将网上的各种版本的资源都放进自己的论文中，大概率最后会被pass掉，所以参考即可，最好的还是根据自己的习惯来进行书写以及编程，或是有相应问题之后再根据问题找寻方法或是帮助。更新一：
Python文本分类总结:贝叶斯,逻辑回归,决策树,随机森林,SVM,词向量,TFIDF,神经网络,CNN,LSTM,GRU,双向RNN,LDA：含文本10分类语料、机器学习算法、深度学习算法、专家系统，文本分类结果及结论
更新二：
本文以一个简单的案例循序渐进的讲解了特征提取的过程，其中，介绍了几种特征提取的方法
更新三：
斯坦福大学自然语言处理的相关课件，英文版本，里面介绍了文本分类知识，学习文本分类的同学可以将此作为参考的教程。
2023.4《FPCMM》征稿啦！本期征稿主题为“人工智能与技术创新中的数学建模”
本期刊是由数学中国主办，面向国内外公开发行的数学建模类刊物。杂志内容为与数学建模有关的应用研究成果，用数学建模及其方法解决科学、经济等应用问题和建模教学研究的成果，以及数学建模比赛的相关论文等。
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