向@yangliuy大牛学习NLP,这篇博客是数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分类器的JAVA实现(上)的Python实现。入门为主,没有太多自己的东西。 1. 数据集 Newsgroup新闻文档集,含有20000篇左右的Usenet文档,平均分配在20 ...
还是同前一篇作为学习入门。 . KNN算法描述: step : 文本向量化表示,计算特征词的TF IDF值 step : 新文本到达后,根据特征词确定文本的向量 step : 在训练文本集中选出与新文本向量最相近的k个文本向量,相似度度量采用 余弦相似度 ,根据实验测试的结果调整k值,此次选择 step : 在新文本的k个邻居中,依次计算每类的权重, step : 比较类的权重,将新文本放到权重最 ...
2014-10-23 10:48 4 2353 推荐指数:
向@yangliuy大牛学习NLP,这篇博客是数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分类器的JAVA实现(上)的Python实现。入门为主,没有太多自己的东西。 1. 数据集 Newsgroup新闻文档集,含有20000篇左右的Usenet文档,平均分配在20 ...
,实现以及懂得对结果进行分析,才能达到高准确率。 cherry分类器 关键字过滤 贝叶斯 ...
上次爬取的爸爸、妈妈、老师和自己的作文,利用sklearn.neighbors.KNeighborsClassifier进行分类。 数据散点图如下所示:  knn分类结果的混淆矩阵图如下所示: ...
一、分类算法中的学习概念 因为分类算法都是有监督学习,故分为以下2种学习。 1、 急切学习:在给定的训练元组之后、接受到测试元组之前就构造好分类模型。 算法有:贝叶斯 ...
KNN学习(K-Nearest Neighbor algorithm,K最邻近方法 )是一种统计分类器,对数据的特征变量的筛选尤其有效。 基本原理 KNN的基本思想是:输入没有标签(标注数据的类别),即没有经过分类的新数据,首先提取新数据的特征并与測试集中的每一个数据特征 ...
还是水果分类原始数据,这次使用KNN算法实现水果分类器。K值选择1、3、5、7,看预测结果。 预测结果截选如下: k=1时,预测整体准确率(accuracy)是:66.67%预测值是:[0];真实值是:0预测值是:[3];真实值是:3预测值是:[2];真实值是:2 …… k=3时,预测整体 ...
1. KNN算法 邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法的核心 ...
从现在的结果来看,分词的版本准确率稍微高一点。 训练过程: 模型评估: 实验三,准备换一下数据集,用这里的数据集来跑这个模型:https://zhuanlan.zhihu.com/p/3 ...