原文:文本分類(機器學習方法)

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:在測試集上測試並評價分類器的性能 應用階段:應用性能最高的分類模型對待分類文檔進行分類 特征提取的幾種經典方法: Bag of words: ...

2020-05-14 23:26 0 2238 推薦指數:

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機器學習 —— 基礎整理(二)朴素貝葉斯分類器;文本分類方法雜談

上一篇博客復習了貝葉斯決策論,以及生成式模型的參數方法。本篇就給出一個具體的例子:朴素貝葉斯分類器應用於文本分類。后面簡單談了一下文本分類方法。 (五)朴素貝葉斯分類器(Naïve Bayes) 既然說到了朴素貝葉斯,那就從信息檢索的一些概念開始說起好了 ...

Fri Mar 31 19:28:00 CST 2017 1 10059
機器學習相關——文本分類綜述

  文本分類的定義   文本分類是現在非常熱門的一個研究領域,也是機器學習中最為重要最為基礎的組成部分。文本分類有各種各樣的方法,有些簡單易懂,有些看上去非常復雜。其實只要搞清楚他們背后的原理,理解文本分類並不是一件很困難的事情。今天先從宏觀上介紹一下文本分類,后續會在其他博文中分門別類對文本分類 ...

Tue Feb 14 17:27:00 CST 2012 7 8247
機器學習方法--分類、回歸、聚類

原創 2017-07-27 馬文輝 MATLAB 作 者 簡 介 馬文輝,MathWorks中國應用工程師, 南開大學工學博士,在大數據處理與分析領域有多年研究與 ...

Sat Jul 29 07:20:00 CST 2017 0 7563
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 ...

Thu Jul 20 09:22:00 CST 2017 0 10609
機器學習實戰1:朴素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類

  學習了那么多機器學習模型,一切都是為了實踐,動手自己寫寫這些模型的實現對自己很有幫助的,堅持,共勉。本文主要致力於總結貝葉斯實戰中程序代碼的實現(python)及朴素貝葉斯模型原理的總結。python的numpy包簡化了很多計算,另外本人推薦使用pandas做數據統計。 一 引言 ...

Tue Jun 21 06:19:00 CST 2016 6 21442
NLTK學習筆記(六):利用機器學習進行文本分類

目錄 一、監督式分類:建立在訓練語料基礎上的分類 特征提取器和朴素貝葉斯分類器 過擬合:當特征過多 錯誤分析 二、實例:文本分類和詞性標注 文本分類 詞性標注:“決策樹”分類器 三、更近一步 ...

Fri Jun 16 05:58:00 CST 2017 0 8262
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 ...

Mon Apr 23 18:51:00 CST 2018 3 5606
 
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