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。 1 基础知识 1. 1 样本整理 文本分类属于有监督的学习，所以需要整理样本 ...
原文：Python-基于向量机SVM的文本分类
项目代码见 Github：https: github.com fanfanSky .算法介绍 .代码所用数据 详情参见http: qwone.com jason Newsgroups 文件结构 doc classification.py stopwords.txt vocabulary.txt train.data train.label train.map test.data test.labe ...
2019-06-01 19:50 4 1260 推荐指数：
相关推荐
文本分类学习 （七）支持向量机SVM 的前奏 结构风险最小化和VC维度理论
前言: 经历过文本的特征提取，使用LibSvm工具包进行了测试，Svm算法的效果还是很好的。于是开始逐一的去了解SVM的原理。 SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上。所以这篇只介绍关于SVM的理论基础。 目录： 文本分类学习（一）开篇 文本分类 ...
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 ...
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文本分类
前面博客里面从谣言百科中爬取到了所有类别（10类）的新闻并以文本的形式存储。 现在对这些数据进行分类，上代码： 运行完分类完成！ ...
文本分类三之向量空间模型
对原始数据集进行分词处理，并且通过绑定为Bunch数据类型，实现了数据集的变量表示。 文本分类的结构化方法就是向量空间模型，把文本表示为一个向量，该向量的每个特征表示为文本中出现的词。通常，把训练集中出现的每个不同的字符串都作为一个维度，包括常用词、专有词、词组和其他类型的模式串，如电子邮件地址 ...
SVM支持向量机分类算法
SVM（Support Vector Machine）支持向量机是建立于统计学习理论上的一种二类分类算法，适合处理具备高维特征的数据集。它对数据的分类有两种模式，一种是线性可分割，另一种是线性不可分割（即非线性分割）。SVM思想是：通过某种 核函数，将数据在高维空间里 寻找一个最优超平面 ...