淺談對機器學習方法（決策樹，SVM，knn最近鄰，隨機森林，朴素貝葉斯、邏輯回歸）的理解以及用sklearn工具實現文本分類和回歸方法
一、決策樹 定下一個最初的質點，從該點出發、分叉。（由於最初質點有可能落在邊界值上，此時有可能會出現過擬合的問題。 二、SVM svm是除深度學習在深度學習出現之前最好的分類算法了。它的特征如下： （1）它既可應用於線性（回歸問題）分類，也可應用於非線性分類 ...
原文：[學習記錄]sklearn貝葉斯及SVM文本分類
貝葉斯分類首先准備好數據材料 第一次獲取 newsgroups時會花費數分鍾時間來獲取數據，通過獲得target names可以查看其中的類型。 為了進行分類，采用詞袋模型的方法，即統計每篇新聞的單詞，不考慮單詞間的聯系，僅僅考慮它們出現的頻率。 代表有 篇文章， 意思為詞典中一共有 個單詞，這 篇文章中所有的單詞都來自於此。 我們可以獲得列表中每個對象 文章 ，並通過一些屬性獲得我們想要的信息 ...
2018-07-13 21:33 0 3652 推薦指數：
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