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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 txt文件包含一則新聞 一個文件夾代表一個類別 一個類別中包含有多個txt文件 然后數據的預處理 其中數據的預處理包括 ...
2021-04-26 23:08 0 400 推薦指數:
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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 ...
這周學習了機器學習算法與編程實踐第二章——中文文本分類的部分內容。該章以文本挖掘為大背景,以文本分類算法為中心,詳細介紹了中文文本分類項目的相關知識點。 一、文本挖掘與文本分類的概念 被普遍認可的文本挖掘的定義如下:文本挖掘是指從大量文本數據中抽取事先未知的、可理解的、最終可用的知識的過程 ...
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 ...
1 KNN算法 1.1 KNN算法簡介 KNN(K-Nearest Neighbor)工作原理:存在一個樣本數據集合,也稱為訓練樣本集,並且樣本集中每個數據都存在標簽,即我們知道樣本集中每一數據與所屬分類對應的關系。輸入沒有標簽的數據后,將新數據中的每個特征與樣本集中數據對應的特征進行比較 ...
一、算法介紹 KNN算法中文名稱叫做K近鄰算法,是眾多機器學習算法里面最基礎入門的算法。它是一個有監督的機器學習算法,既可以用來做分類任務也可以用來做回歸任務。KNN算法的核心思想是未標記的樣本的類別,由距離他最近的K個鄰居投票來決定。下面我們來看個例子加深理解一下: 如上圖所描述 ...
2.1 文本挖掘與文本分類的概念 文本挖掘是指從大量的文本數據中抽取事先未知的、可理解的、最終可用的知識的過程,同時運用這些知識更好的組織信息以便將來參考。 搜索和信息檢索(IR):存儲和文本文檔的檢索,包括搜索引擎個關鍵字搜索 文本聚類:使用聚類方法,對詞匯、片段、段落 ...