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原创 基于机器学习的智能新闻分类系统实现

双模型支持：同时支持TF-IDF+SVM和Word2Vec+XGBoost两种文本表示和分类方法简洁的用户界面：提供直观友好的Web界面，支持用户登录和新闻分类高准确度：针对常见的新闻类别，分类准确率较高响应速度快：平均预测时间不超过1秒项目采用了Python语言开发，结合Flask搭建Web服务，前端使用Bootstrap框架构建响应式界面。通过这个项目，我实现了一个简洁有效的新闻分类系统，将机器学习技术应用到实际场景中。