参考链接:https://www.yanxishe.com/TextTranslation/2668?from=wcm ...
一 xgboost类库实用小结 在XGBoost算法原理小结中,我们讨论了XGBoost的算法原理,这一片我们讨论如何使用XGBoost的Python类库,以及一些重要参数的意义和调参思路。 本文主要参考了XGBoost的Python文档和XGBoost的参数文档。 . XGBoost类库概述 XGBoost除了支持Python外,也支持R,Java等语言。本文关注于Python的XGBoost类 ...
2021-11-15 10:39 0 1505 推荐指数:
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为以后项目准备,在此写一下文本分类预测模型的完整流程,使用的多项式朴素贝叶斯算法进行预测,在其他人项目中看到使用前馈神经网络进行预测(本人目前没有使用过深度学习进行文本分类,不知道效果怎么样) 目前有2个问题未解决 模型建立完,怎样预测一个新的文本文件(词频向量化无法处理)? 解决方案 ...
上一篇文章中,我详细讲解了 BertModel。 在今天这篇文章,我会使用 BertForSequenceClassification,在自己的训练集上训练情感分类模型。 数据集来源于 https://github.com/bojone/bert4keras/tree/master ...
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 ...
引言 其实最近挺纠结的,有一点点焦虑,因为自己一直都期望往自然语言处理的方向发展,梦想成为一名NLP算法工程师,也正是我喜欢的事,而不是为了生存而工作。我觉得这也是我这辈子为数不多的剩下的可以自己去追求自己喜欢的东西的机会了。然而现实很残酷,大部分的公司算法工程师一般都是名牌大学,硕士起招,如同 ...
这是前一段时间在做的事情,有些python库需要python3.5以上,所以mac请先升级 brew安装以下就好,然后Preference(comm+',')->Project: Text-Cl ...
上一篇中,主要说的就是词袋模型。回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示。首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的向量。这样每个文本在分词之后,就可以根据我们之前得到的词袋,构造成一个向量,词袋中有多少个词 ...