利用SVM进行文本分类
利用SVM算法进行文本分类 数据集 两位不同作家的作品（金庸&刘慈欣）切分出来的小样本。根据自己构建的词汇表，将样本转化为一个1000维的0-1向量（仅统计词汇是否出现）。再加上一个0-1标记作家 模型 SVM linearKernel 损失函数 优化方法 ...
原文：文本分类与SVM
之前做过一些文本挖掘的项目，比如网页分类 微博情感分析 用户评论挖掘，也曾经将libsvm进行包装，写了一个文本分类的开软软件Tmsvm。所以这里将之前做过一些关于文本分类的东西整理总结一下。 基础知识 . 样本整理 文本分类属于有监督的学习，所以需要整理样本。根据业务需求，确定样本标签与数目，其中样本标签多为整数。在svm中其中如果为二分类，样本标签一般会设定为 和 ，而在朴素贝叶斯方法中，一般 ...
2014-10-20 22:11 0 3460 推荐指数：
相关推荐
基于LDA主题模型和SVM的文本分类
用LDA模型抽取文本特征，再用线性SVM分类，发现效果很差，F1=0.654。 RandomForestClassifier的表现也比较差： 而随便用一个深度学习模型(textCNN,LSTM+Attention)都能达到0.95+的F1，而且还不用处理特征、不用分词。 说下 ...
文本分类学习（六） AdaBoost和SVM
直接从特征提取，跳到了BoostSVM，是因为自己一直在写程序，分析垃圾文本，和思考文本分类用于识别垃圾文本的短处。自己学习文本分类就是为了识别垃圾文本。 中间的博客待自己研究透彻后再补上吧。 因为获取垃圾文本的时候，发现垃圾文本不是简单的垃圾文本，它们具有多个特性： 1. 种类繁多 ...
Python-基于向量机SVM的文本分类
项目代码见 Github：https://github.com/fanfanSky 1.算法介绍 2.代码所用数据 详情参见http://qwone.com/~jason/20Newsgroup ...
[学习记录]sklearn贝叶斯及SVM文本分类
贝叶斯分类首先准备好数据材料 第一次获取20newsgroups时会花费数分钟时间来获取数据，通过获得target_names可以查看其中的类型。 为了进行分类，采用词袋模型的方法，即统计每篇新闻的单词，不考虑单词间的联系，仅仅考虑它们出现的频率。 11314代表有11314篇文章 ...
文本分类学习 （八）SVM 入门之线性分类器
SVM 和线性分类器是分不开的。因为SVM的核心：高维空间中，在线性可分（如果线性不可分那么就使用核函数转换为更高维从而变的线性可分）的数据集中寻找一个最优的超平面将数据集分隔开来。 所以要理解SVM首先要明白的就是线性可分和线性分类器。 可以先解释这张图，通过这张图就可以了解线性 ...
文本分类实战
文本分类实战 分类任务 算法流程 数据标注 特征抽取 特征选择 分类器 训练 ...
基于paddlepaddle的文本分类
0.数据介绍 2、配置网络 定义网络 定义损失函数 定义优化算法 3、训练网络 4、模型评估 ...