機器學習-文本分類（2）-新聞文本分類
參考：https://mp.weixin.qq.com/s/6vkz18Xw4USZ3fldd_wf5g 1、數據集下載地址 https://tianchi-competition.oss- ...
原文：機器學習相關——文本分類綜述
文本分類的定義 文本分類是現在非常熱門的一個研究領域，也是機器學習中最為重要最為基礎的組成部分。文本分類有各種各樣的方法，有些簡單易懂，有些看上去非常復雜。其實只要搞清楚他們背后的原理，理解文本分類並不是一件很困難的事情。今天先從宏觀上介紹一下文本分類，后續會在其他博文中分門別類對文本分類這一課題進行深入的分析，敬請關注。也希望各位高手們多提建議，畢竟我也是菜鳥一個。 文本分類就是將一篇文章歸入 ...
2012-02-14 09:27 7 8247 推薦指數：
相關推薦
文本分類(機器學習方法)
文本分類實現步驟： 定義階段：定義數據以及分類體系，具體分為哪些類別，需要哪些數據 數據預處理：對文檔做分詞、去停用詞等准備工作 數據提取特征：對文檔矩陣進行降維、提取訓練集中最有用的特征 模型訓練階段：選擇具體的分類模型以及算法，訓練出文本分類器 評測階段：在測試集上測試 ...
機器學習實戰1：朴素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類
學習了那么多機器學習模型，一切都是為了實踐，動手自己寫寫這些模型的實現對自己很有幫助的，堅持，共勉。本文主要致力於總結貝葉斯實戰中程序代碼的實現（python）及朴素貝葉斯模型原理的總結。python的numpy包簡化了很多計算，另外本人推薦使用pandas做數據統計。 一 引言 ...
機器學習 —— 基礎整理（二）朴素貝葉斯分類器；文本分類的方法雜談
上一篇博客復習了貝葉斯決策論，以及生成式模型的參數方法。本篇就給出一個具體的例子：朴素貝葉斯分類器應用於文本分類。后面簡單談了一下文本分類的方法。 （五）朴素貝葉斯分類器（Naïve Bayes） 既然說到了朴素貝葉斯，那就從信息檢索的一些概念開始說起好了 ...
NLTK學習筆記(六):利用機器學習進行文本分類
目錄 一、監督式分類：建立在訓練語料基礎上的分類 特征提取器和朴素貝葉斯分類器 過擬合：當特征過多 錯誤分析 二、實例：文本分類和詞性標注 文本分類 詞性標注：“決策樹”分類器 三、更近一步 ...
文本分類學習 （五） 機器學習SVM的前奏-特征提取（卡方檢驗續集）
前言： 上一篇比較詳細的介紹了卡方檢驗和卡方分布。這篇我們就實際操刀，找到一些訓練集，正所謂紙上得來終覺淺，絕知此事要躬行。然而我在躬行的時候，發現了卡方檢驗對於文本分類來說應該把公式再變形一般，那樣就完美了。 目錄： 文本分類學習（一）開篇 文本分類學習（二）文本表示 ...
機器學習KNN算法實現新聞文本分類思路總結
今天完成了機器學習中的KNN算法建模 其中首先是數據集的獲取 本次的數據集是一個網上的一個新聞文本的一個數據集 他是一個EXCEL文件的形式 其中有ID 標題 分類 內容 其中有多個sheet表 進行了分類 其中首先是對數據的獲取 數據的轉化 由excel文件轉化成一個txt文件 ...
機器學習算法與編程實踐之中文文本分類
這周學習了機器學習算法與編程實踐第二章——中文文本分類的部分內容。該章以文本挖掘為大背景，以文本分類算法為中心，詳細介紹了中文文本分類項目的相關知識點。 一、文本挖掘與文本分類的概念 被普遍認可的文本挖掘的定義如下：文本挖掘是指從大量文本數據中抽取事先未知的、可理解的、最終可用的知識的過程 ...