[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20newsgroups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。 11314代表有11314篇文章 ...
原文：sklearn 基本的文本分類
目的 其實，說白了就是人想知道這個文檔是做什么的。首先給每篇文章一個標簽 構建文檔的特征，然后通過機器學習算法來學習特征和標簽之間的映射關系，最后對未知的文本進行標簽的預測。 在海量信息的互聯網時代，文本分類尤其重要。sklearn作為即可學術研究，也可構建產品原型，甚至發布商用產品的機器學習包，里面封裝了一些常用的文本操作的算法。這里慢慢的記錄一下。 訓練數據 以后有機會我爬取一些中文的文本，但 ...
2021-07-31 23:38 0 111 推薦指數：
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