原文:ML.NET教程之情感分析(二元分類問題)

機器學習的工作流程分為以下幾個步驟: 理解問題 准備數據 加載數據 提取特征 構建與訓練 訓練模型 評估模型 運行 使用模型 理解問題 本教程需要解決的問題是根據網站內評論的意見采取合適的行動。 可用的訓練數據集中,網站評論可能是有毒 toxic 或者無毒 not toxic 兩種類型。這種場景下,機器學習中的分類任務最為適合。 分類任務用於區分數據內的類別 category ,類型 type 或 ...

2018-12-09 22:42 1 1107 推薦指數:

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機器學習框架ML.NET學習筆記【2】入門之二元分類

一、准備樣本 接上一篇文章提到的問題:根據一個人的身高、體重來判斷一個人的身材是否很好。但我手上沒有樣本數據,只能偽造一批數據了,偽造的數據比較標准,用來學習還是蠻合適的。 下面是我用來偽造數據的代碼: View Code 制造成功后的數據 ...

Thu May 30 05:36:00 CST 2019 1 2460
ML.NET教程之客戶細分(聚類問題)

理解問題 客戶細分需要解決的問題是按照客戶之間的相似特征區分不同客戶群體。這個問題的先決條件中沒有可供使用的客戶分類列表,只有客戶的人物畫像。 數據集 已有的數據是公司的歷史商業活動記錄以及客戶的購買記錄。 offer.csv: transaction.csv: 預處理 需要 ...

Tue Jan 01 04:18:00 CST 2019 8 582
使用ML.NET實現情感分析[新手篇]

在發出《.NET Core玩轉機器學習》和《使用ML.NET預測紐約出租車費》兩文后,相信讀者朋友們即使在不明就里的情況下,也能按照內容順利跑完代碼運行出結果,對使用.NET Core和ML.NET,以及機器學習的效果有了初步感知。得到這些體驗后,那么就需要回頭小結一下了,本文仍然基於一個情感分析 ...

Fri May 11 07:28:00 CST 2018 11 13391
ML.NET教程之出租車車費預測(回歸問題)

理解問題 出租車的車費不僅與距離有關,還涉及乘客數量,是否使用信用卡等因素(這是的出租車是指紐約市的)。所以並不是一個簡單的一方程問題。 准備數據 建立一控制台應用程序工程,新建Data文件夾,在其目錄下添加taxi-fare-train.csv與taxi-fare-test.csv文件 ...

Tue Dec 25 06:56:00 CST 2018 2 540
使用ML.NET實現情感分析[新手篇]后補

在《使用ML.NET實現情感分析[新手篇]》完成后,有熱心的朋友建議說,為何例子不用中文的呢,其實大家是需要知道怎么預處理中文的數據集的。想想確實有道理,於是略微調整一些代碼,權作示范。 首先,我們需要一個好用的分詞庫,所以使用NuGet添加對JiebaNet.Analyser包的引用,這是一個 ...

Sun May 13 00:44:00 CST 2018 6 3543
ML.NET 1

ML.NET 示例:目錄 ML.NET 示例中文版:https://github.com/feiyun0112/machinelearning-samples.zh-cn英文原版請訪問:https://github.com/dotnet/machinelearning-samples ...

Mon Jun 10 07:10:00 CST 2019 0 510
文本挖掘之情感分析(一)

一、文本挖掘 文本挖掘則是對文本進行處理,從中挖掘出來文本中有用的信息和關鍵的規則,在文本挖掘領域應用最往廣泛的是對文本進行分類和聚類,其挖掘的方法分為無監督學習和監督學習。文本挖掘還可以划分為7大類:關鍵詞提取、文本摘要、文本主題模型、文本聚類、文本分類、觀點提取、情感分析 ...

Fri Jun 19 05:54:00 CST 2020 1 3820
 
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