今天完成了机器学习中的KNN算法建模 其中首先是数据集的获取 本次的数据集是一个网上的一个新闻文本的一个数据集 他是一个EXCEL文件的形式 其中有ID 标题 分类 内容 其中有多个sheet表 进行了分类 其中首先是对数据的获取 数据的转化 由excel文件转化成一个txt文件 ...

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 ...

　　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 ...

【实验目的】 掌握数据预处理的方法，对训练集数据进行预处理； 掌握文本建模的方法，对语料库的文档进行建模； 掌握分类算法的原理，基于有监督的机器学习方法，训练文本分类器； 利用学习的文本分类器，对未知文本进行分类判别； 掌握评价分类器性能的评估方法。 【实验要求 ...

　　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 ...

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的方法。 （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 ...

一概念： 文本分类：将一个文档归类到一个或多个类别中的自然语言处理任务 类别即标签 多标签分类：一篇文档可能属于多个类别 二流程： a.人工标注文档的类别生成文本分类语料库 代码 ...

文本分析概念 停用词 语料中大量出现, 无用数据, 如下类似的这种词语 Tf - 词频统计 TF 的计算方式有很多, 最常见的用 某词文章中出现次数 / 文章总词数 idf - 逆文档频率 TF - idf 关键词提取 相似度 ...