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 ...

1.機器學習的主要任務：一是將實例數據划分到合適的分類中，即分類問題。 而是是回歸， 它主要用於預測數值型數據，典型的回歸例子：數據擬合曲線。 2.監督學習和無監督學習： 分類和回歸屬於監督學習，之所以稱之為監督學習，是因為這類算法必須直到預測什么，即目標變量的分類信息。 對於無 ...

分類評估方法 精確率與召回率 混淆矩陣：在分類任務下，預測結果(Predicted Condition)與正確標記(True Condition)之間存在四種不同的組合，構成混淆矩陣(適用於多分類)。如下圖 精確率(Precision)與召回率(Recall) 精確率：預測 ...

轉自：http://blog.csdn.net/starzhou/article/details/72614795 在本教程中，作者對現代機器學習算法進行一次簡要的實戰梳理。雖然類似的總結有很多，但是它們都沒有真正解釋清楚每個算法在實踐中的好壞，而這正是本篇梳理希望完成的。因此本文力圖基於實踐中 ...

一、概念 分類：通過訓練集訓練出來一個模型，用於判斷新輸入數據的類型，而在訓練的過程中，一定需要有標簽的數據，即訓練集本身就帶有標簽。簡單來說，用已知的數據來對未知的數據進行划分。這是一種有監督學習。 聚類：對於一組數據，你根本不知道數據之間的關系，不知道他們是否屬於同一類，抑或屬於不同類 ...

http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 朴素貝葉斯的優點： 　　對小規模的數據表現很好，適合多分類任務，適合增量式訓練。 　　缺點： 　　對輸入數據的表達形式很敏感。 決策樹的優點： 　　計算量簡單，可解釋性強，比較適合處理 ...

1.決策樹算法 　　決策樹是一種樹形分類結構，一棵決策樹由內部結點和葉子結點構成，內部結點代表一個屬性（或者一組屬性），該結點的孩子代表這個屬性的不同取值；葉子結點表示一個類標。決策樹保證每一個實例都能被一條從根結點到葉子結點的路徑覆蓋，葉子結點就是這條實例對應的類別，遍歷這條路徑的過程 ...

回歸與分類的不同 #導入回歸from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#導入分類from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 1.回歸問題的應用場景（預測的結果是連續的，例如預測 ...