從本專欄開始，作者正式研究Python深度學習、神經網絡及人工智能相關知識。前一篇文章分享了Keras實現RNN和LSTM的文本分類算法，并與傳統的機器學習分類算法進行對比實驗。這篇文章我們將繼續鞏固文本分類知識，主要講解CNN實現中文文本分類的過程，并與貝葉斯、決策樹、邏輯回歸、隨機森林、KNN、SVM等分類算法進行對比。注意，本文以代碼為主，文本分類敘述及算法原理推薦閱讀前面的文章?；A性文章，希望對您有所幫助~

本專欄主要結合作者之前的博客、AI經驗和相關視頻及論文介紹，后面隨著深入會講解更多的Python人工智能案例及應用?；A性文章，希望對您有所幫助，如果文章中存在錯誤或不足之處，還請海涵！作者作為人工智能的菜鳥，希望大家能與我在這一筆一劃的博客中成長起來。寫了這么多年博客，嘗試第一個付費專欄，為小寶賺點奶粉錢，但更多博客尤其基礎性文章，還是會繼續免費分享，該專欄也會用心撰寫，望對得起讀者。如果有問題隨時私聊我，只望您能從這個系列中學到知識，一起加油喔~

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的[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）分类对比的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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