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 ...
前言: 上一篇提到了特征提取,或者叫做降維。在文本分類中,特征提取算法的優劣對於文本分類的結果具有非常大的影響。 所以選擇效果好的特征提取算法是文本分類前中很重要的步驟。於是這篇就對卡方檢驗做一個介紹。這是一個效果很好的特征提取方法。 之前對卡方檢驗做過介紹:卡方檢驗是通過對特征進行打分然后排序,選擇排名靠前的特征來表示文本。 目錄: 文本分類學習 一 開篇 文本分類學習 二 文本表示 文本分類學 ...
2018-04-09 17:55 4 10763 推薦指數:
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 ...
或一個語料庫中的其中一份文件的重要程度。因為它綜合表征了該詞在文檔中的重要程度和文檔區分度。但在文本分類中 ...
特征選擇的常用方法之一是卡方檢驗,作為一個filter model的代表,卡方檢驗屬於簡單易計算的Feature weight algorithm(通過一定的measure方法給特征賦上一定的weight來表征與類別之間的相關度,通過weight大於一定閾值或選取topk個weight來進行 ...
常采用特征選擇方法。常見的六種特征選擇方法: 1)DF(Document Frequency) 文檔頻率 DF:統計特征詞出現的文檔數量,用來衡量某個特征詞的重要性 2)MI(Mutual Information) 互信息法 互信息法用於衡量特征詞與文檔類別直接 ...
接着上一篇。在正式的嘗試使用文本分類算法分類文本的時候,我們得先准備兩件事情: 一,准備適量的訓練文本;二,選擇合適的方法將這些訓練文本進行表示(也就是將文本換一種方式表示) 大家都知道文本其實就是很多詞組成的文章啊。所以很自然的就想到用一系列詞來表示文本。比如我這篇文章,將其分詞之后 ...
上一篇中,主要說的就是詞袋模型。回顧一下,在進行文本分類之前,我們需要把待分類文本先用詞袋模型進行文本表示。首先是將訓練集中的所有單詞經過去停用詞之后組合成一個詞袋,或者叫做字典,實際上一個維度很大的向量。這樣每個文本在分詞之后,就可以根據我們之前得到的詞袋,構造成一個向量,詞袋中有多少個詞 ...
Python有包可以直接實現特征選擇,也就是看自變量對因變量的相關性。今天我們先開看一下如何用卡方檢驗實現特征選擇。 1. 首先import包和實驗數據: 結果輸出: 2. 使用卡方檢驗來選擇特征 結果輸出為:array([[ 1.4, 0.2 ...
直接從特征提取,跳到了BoostSVM,是因為自己一直在寫程序,分析垃圾文本,和思考文本分類用於識別垃圾文本的短處。自己學習文本分類就是為了識別垃圾文本。 中間的博客待自己研究透徹后再補上吧。 因為獲取垃圾文本的時候,發現垃圾文本不是簡單的垃圾文本,它們具有多個特性: 1. 種類繁多 ...