参考:https://mp.weixin.qq.com/s/6vkz18Xw4USZ3fldd_wf5g 1、数据集下载地址 https://tianchi-competition.oss- ...
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 txt文件包含一则新闻 一个文件夹代表一个类别 一个类别中包含有多个txt文件 然后数据的预处理 其中数据的预处理包括 ...
2021-04-26 23:08 0 400 推荐指数:
参考:https://mp.weixin.qq.com/s/6vkz18Xw4USZ3fldd_wf5g 1、数据集下载地址 https://tianchi-competition.oss- ...
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 ...
这周学习了机器学习算法与编程实践第二章——中文文本分类的部分内容。该章以文本挖掘为大背景,以文本分类算法为中心,详细介绍了中文文本分类项目的相关知识点。 一、文本挖掘与文本分类的概念 被普遍认可的文本挖掘的定义如下:文本挖掘是指从大量文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程 ...
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 ...
1 KNN算法 1.1 KNN算法简介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一个样本数据集合,也称为训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,即我们知道样本集中每一数据与所属分类对应的关系。输入没有标签的数据后,将新数据中的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较 ...
一、算法介绍 KNN算法中文名称叫做K近邻算法,是众多机器学习算法里面最基础入门的算法。它是一个有监督的机器学习算法,既可以用来做分类任务也可以用来做回归任务。KNN算法的核心思想是未标记的样本的类别,由距离他最近的K个邻居投票来决定。下面我们来看个例子加深理解一下: 如上图所描述 ...
2.1 文本挖掘与文本分类的概念 文本挖掘是指从大量的文本数据中抽取事先未知的、可理解的、最终可用的知识的过程,同时运用这些知识更好的组织信息以便将来参考。 搜索和信息检索(IR):存储和文本文档的检索,包括搜索引擎个关键字搜索 文本聚类:使用聚类方法,对词汇、片段、段落 ...