原文: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:在测试集上测试并评价分类器的性能 应用阶段:应用性能最高的分类模型对待分类文档进行分类 特征提取的几种经典方法: Bag of words: ...

2020-05-14 23:26 0 2238 推荐指数:

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机器学习 —— 基础整理(二)朴素贝叶斯分类器;文本分类方法杂谈

上一篇博客复习了贝叶斯决策论,以及生成式模型的参数方法。本篇就给出一个具体的例子:朴素贝叶斯分类器应用于文本分类。后面简单谈了一下文本分类方法。 (五)朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes) 既然说到了朴素贝叶斯,那就从信息检索的一些概念开始说起好了 ...

Fri Mar 31 19:28:00 CST 2017 1 10059
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
机器学习方法--分类、回归、聚类

原创 2017-07-27 马文辉 MATLAB 作 者 简 介 马文辉,MathWorks中国应用工程师, 南开大学工学博士,在大数据处理与分析领域有多年研究与 ...

Sat Jul 29 07:20:00 CST 2017 0 7563
浅谈对机器学习方法(决策树,SVM,knn最近邻,随机森林,朴素贝叶斯、逻辑回归)的理解以及用sklearn工具实现文本分类和回归方法

一、决策树   定下一个最初的质点,从该点出发、分叉。(由于最初质点有可能落在边界值上,此时有可能会出现过拟合的问题。 二、SVM    svm是除深度学习在深度学习出现之前最好的分类算法了。它的特征如下:   (1)它既可应用于线性(回归问题)分类,也可应用于非线性分类 ...

Thu Jul 20 09:22:00 CST 2017 0 10609
机器学习实战1:朴素贝叶斯模型:文本分类+垃圾邮件分类

  学习了那么多机器学习模型,一切都是为了实践,动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的,坚持,共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现(python)及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算,另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 ...

Tue Jun 21 06:19:00 CST 2016 6 21442
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 ...

Fri Jun 16 05:58:00 CST 2017 0 8262
文本分类学习 (五) 机器学习SVM的前奏-特征提取(卡方检验续集)

前言: 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布。这篇我们就实际操刀,找到一些训练集,正所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行。然而我在躬行的时候,发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般,那样就完美了。 目录: 文本分类学习(一)开篇 文本分类学习(二)文本表示 ...

Mon Apr 23 18:51:00 CST 2018 3 5606
 
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