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 ...
原文：文本分類學習 （七）支持向量機SVM 的前奏 結構風險最小化和VC維度理論
前言: 經歷過文本的特征提取，使用LibSvm工具包進行了測試，Svm算法的效果還是很好的。於是開始逐一的去了解SVM的原理。 SVM 是在建立在結構風險最小化和VC維理論的基礎上。所以這篇只介紹關於SVM的理論基礎。 目錄： 文本分類學習 一 開篇 文本分類學習 二 文本表示 文本分類學習 三 特征權重 TF IDF 和特征提取 文本分類學習 四 特征選擇之卡方檢驗 文本分類學習 五 機器學習S ...
2018-05-09 18:02 1 969 推薦指數：
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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 ...
svm、經驗風險最小化、vc維
原文：http://blog.csdn.net/keith0812/article/details/8901113 “支持向量機方法是建立在統計學習理論的VC 維理論和結構風險最小原理基礎上” 結構化風險 結構化風險 = 經驗風險 + 置信風險 經驗風險 = 分類器在給定樣本上的誤差 ...
文本分類學習（二）文本表示
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 ...
文本分類學習 （八）SVM 入門之線性分類器
SVM 和線性分類器是分不開的。因為SVM的核心：高維空間中，在線性可分（如果線性不可分那么就使用核函數轉換為更高維從而變的線性可分）的數據集中尋找一個最優的超平面將數據集分隔開來。 所以要理解SVM首先要明白的就是線性可分和線性分類器。 可以先解釋這張圖，通過這張圖就可以了解線性 ...
Python-基於向量機SVM的文本分類
項目代碼見 Github：https://github.com/fanfanSky 1.算法介紹 2.代碼所用數據 詳情參見http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/ 文件結構 ├─doc_classification.py ├─stopwords.txt ...
經驗風險最小化-結構風險最小化
參考鏈接：http://www.360doc.com/content/17/0623/13/10408243_665793832.shtml 1、損失函數 最簡單的理解就是，給定一個實例，訓練 ...
文本分類學習 （四） 特征選擇之卡方檢驗
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 ...