[Python人工智能] 二十一.Word2Vec+CNN中文文本分类详解及与机器学习（RF\DTC\SVM\KNN\NB\LR）分类对比

从本专栏开始，作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章分享了Keras实现RNN和LSTM的文本分类算法，并与传统的机器学习分类算法进行对比实验。这篇文章我们将继续巩固文本分类知识，主要讲解CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。注意，本文以代码为主，文本分类叙述及算法原理推荐阅读前面的文章。基础性文章，希望对您有所帮助~

本专栏主要结合作者之前的博客、AI经验和相关视频及论文介绍，后面随着深入会讲解更多的Python人工智能案例及应用。基础性文章，希望对您有所帮助，如果文章中存在错误或不足之处，还请海涵！作者作为人工智能的菜鸟，希望大家能与我在这一笔一划的博客中成长起来。写了这么多年博客，尝试第一个付费专栏，为小宝赚点奶粉钱，但更多博客尤其基础性文章，还是会继续免费分享，该专栏也会用心撰写，望对得起读者。如果有问题随时私聊我，只望您能从这个系列中学到知识，一起加油喔~

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