原文:NLTK学习笔记(六):利用机器学习进行文本分类

目录 一 监督式分类:建立在训练语料基础上的分类 特征提取器和朴素贝叶斯分类器 过拟合:当特征过多 错误分析 二 实例:文本分类和词性标注 文本分类 词性标注: 决策树 分类器 三 更近一步的连续分类或贪婪序列分类:在朴素贝叶斯和 决策树 之后 四 评估 五 三种分类器的总结 六 后记 关于分类文本,有三个问题 怎么识别出文本中用于明显分类的特征 怎么构建自动分类文本的模型 相关的语言知识 按照 ...

2017-06-15 21:58 0 8262 推荐指数:

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机器学习笔记之八】使用朴素贝叶斯进行文本分类

使用朴素贝叶斯进行文本分类 引言 朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸而来的简单而强大的概率模型,它根据每个特征的概率确定一个对象属于某一类别的概率。该方法基于一个假设,所有特征需要相互独立,即任一特征的值和其他特征的值没有关联关系。虽然这种条件独立的假设在许多应用领域未必能很好 ...

Thu Aug 24 01:36:00 CST 2017 2 1569
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 ...

Wed Mar 14 05:33:00 CST 2018 0 1375
Python机器学习笔记利用Keras进行分类预测

  Keras是一个用于深度学习的Python库,它包含高效的数值库Theano和TensorFlow。   本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用,如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模,如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型 ...

Tue Jun 09 04:48:00 CST 2020 0 589
Python机器学习笔记利用Keras进行分类预测

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Thu Sep 06 07:00:00 CST 2018 0 12826
文本分类(机器学习方法)

文本分类实现步骤: 定义阶段:定义数据以及分类体系,具体分为哪些类别,需要哪些数据 数据预处理:对文档做分词、去停用词等准备工作 数据提取特征:对文档矩阵进行降维、提取训练集中最有用的特征 模型训练阶段:选择具体的分类模型以及算法,训练出文本分类器 评测阶段:在测试集上测试 ...

Fri May 15 07:26:00 CST 2020 0 2238
机器学习相关——文本分类综述

  文本分类的定义   文本分类是现在非常热门的一个研究领域,也是机器学习中最为重要最为基础的组成部分。文本分类有各种各样的方法,有些简单易懂,有些看上去非常复杂。其实只要搞清楚他们背后的原理,理解文本分类并不是一件很困难的事情。今天先从宏观上介绍一下文本分类,后续会在其他博文中分门别类对文本分类 ...

Tue Feb 14 17:27:00 CST 2012 7 8247
机器学习实验】使用朴素贝叶斯进行文本分类

机器学习实验】使用朴素贝叶斯进行文本分类 时间: 2015-05-03 23:41:39 阅读:2251 评论:0 收藏:0 [点我收藏+] 标签:机器学习实验 引言 朴素贝叶斯由贝叶斯定理延伸 ...

Sat Mar 26 17:00:00 CST 2016 0 1848
 
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