今天完成了機器學習中的KNN算法建模 其中首先是數據集的獲取 本次的數據集是一個網上的一個新聞文本的一個數據集 他是一個EXCEL文件的形式 其中有ID 標題 分類 內容 其中有多個sheet表 進行了分類 其中首先是對數據的獲取 數據的轉化 由excel文件轉化成一個txt文件 ...

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 ...

　　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 ...

【實驗目的】 掌握數據預處理的方法，對訓練集數據進行預處理； 掌握文本建模的方法，對語料庫的文檔進行建模； 掌握分類算法的原理，基於有監督的機器學習方法，訓練文本分類器； 利用學習的文本分類器，對未知文本進行分類判別； 掌握評價分類器性能的評估方法。 【實驗要求 ...

　　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 ...

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的方法。 （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 ...

一概念： 文本分類：將一個文檔歸類到一個或多個類別中的自然語言處理任務 類別即標簽 多標簽分類：一篇文檔可能屬於多個類別 二流程： a.人工標注文檔的類別生成文本分類語料庫 代碼 ...

文本分析概念 停用詞 語料中大量出現, 無用數據, 如下類似的這種詞語 Tf - 詞頻統計 TF 的計算方式有很多, 最常見的用 某詞文章中出現次數 / 文章總詞數 idf - 逆文檔頻率 TF - idf 關鍵詞提取 相似度 ...