我有一本书的清单，每本书属于一个类别。
我有足够多的数据样本集。我需要使用一些算法对我的新书进行分类。我知道它永远不会100％准确，但一个好的猜测对我有好处。
我应该用什么来实现这样的事情呢？我应该使用Classifier4J，它是Vector Classifier吗？
我应该像Weka一样看待其他工具吗？如果有人可以指点我一些文章/例子让我开始，那就太好了。
由于
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https://www.coursera.org/course/ml有一门叫做机器学习的课程。如果您将问题视为分类，则应训练N One-vs-All分类器，其中N是您的班级数（=类别）。为了训练分类器使用自然语言处理类https://www.coursera.org/course/nlp中描述的算法，通常它将与现有类http://nlp.stanford.edu/IR-book/html/htmledition/text-classification-and-naive-bayes-1.html相似。所有这些都可以在Apache Mahout中使用https://cwiki.apache.org/confluence/display/MAHOUT/Bayesian完成。
答案 1 :(得分：1)
Lingpipe似乎是一个很好的解决方案，似乎运作良好。 Lingpipe中包含的演示是一个很好的开始：
http://alias-i.com/lingpipe/demos/tutorial/classify/read-me.html