文本数据的机器学习自动分类方法

http://blog.csdn.net/jdbc/article/details/50586042 本文为第一部分,着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法. 随着互联网技术的迅速发展与普及,如何对浩如烟海的数据进行分类.组织和管理,已经成为一个具有重要用途的研究课题.而在这些数据中,文本数据又是数量最大的一类."文本分类是指在给定分类体系下,根据文本内容自动确定文本类别的过程"(达观数据科技联合创始人,张健).文本分类有着广泛的应用场景,例如: 新闻网站包含大量报道文章,基于文章内容,

1.对象的存取 如果是对象的存取,可能需要序列化和反序列化对象的属性. NSDictionary params = @{@"hello":@"world"}; NSArray arr = @[@"1",@"2",@"3"]; [arr addObject:params]; NSData *data = [NSKeyedArchiver archivedDataWithRootObject:arr]; NSA

一.问题描述 当我使用FileReader读取文本文件里的汉字时,读出来的是乱码.但为什么字符是正常的呢??? 二.原因探究 其根本原因在于编码标准不同.汉字采用gbk,而idea使用UTF-8.gbk编码中文是2个字节,UTF-8编码是3个字节代表一个字符,read读到的是一个字节,一个中文,当然就读半个字节了,不完全当然是乱码了. 三.解决方法 将FileReader改用FileInputStream读取文件,就OK啦: InputStreamReader reader = new Inpu

函数说明: 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string)  用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号 参数说明:r'[^a-zA-Z0-9\s]' 配对的模式,^表示起始位置,\s表示终止位置,[]表示取中间部分,这个的意思是找出除字符串大小写或者数字组成以外的东西,repl表示使用什么进行替换,这里使用'',即直接替换,string表示输入的字符串 2. stopwords = nltk.corpus.stopwords.word

机器学习可以从数据中得到有用的见解. 目标是纵观Spark MLlib,采用合适的算法从数据集中生成见解.对于 Twitter的数据集, 采用非监督集群算法来区分与Apache?Spark相关的tweets . 初始输入是混合在一起的tweets. 首先提取相关特性, 然后在数据集中使用机器学习算法 , 最后评估结果和性能. ?本章重点如下: ???了解 Spark MLlib 模块及其算法,还有典型的机器学习流程 . ???? 预处理 所采集的Twitter 数据集提取相关特性, 应用非监督集

这是一本纯技术类的工具书,里边有许多好的思想与方法供实际工作者使用.对于我这种只会R编程的人来说.读起来是有些吃力!不过随着大数据知识架构的逐步完善,相信这本书会在未来体现出它的价值来. 第一部分  平台篇 实际上,这一部分是讲到了大数据的一些基本概念,以及数据挖掘及实时分析的一般流程.读完这一部分,相当于你在大数据领域可以扫盲了.但是要对里边组件有一个深入理解,就需要你在工作上对它们有常规应用. 这一部分,也是自己总结最多的地方.可能是怕自己大数据掌握的还不是很熟悉的原因吧!总想把架构这一块能

Unit08: 文本数据IO操作 . 异常处理 * java.io.ObjectOutputStream * 对象输出流,作用是进行对象序列化 package day08; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectOutputStream; import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * java.io.Ob

基本IO操作 . 文本数据IO操作 java标准IO(input/output)操作 package day07; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; /** * java标准IO(input/output)操作 * 输入流InputStrean:用于从数据源读取数据到程序中 * 输出流OutputStream:用于将数据发送至目标 * * 流划分为:节点流,处理流 * 节点流:又叫做低级流,特点:数据源明确,

机器学习问题方法总结 大类 名称 关键词 有监督分类 决策树 信息增益 分类回归树 Gini指数,Χ2统计量,剪枝 朴素贝叶斯 非参数估计,贝叶斯估计 线性判别分析 Fishre判别,特征向量求解 K最邻近 相似度度量:欧氏距离.街区距离.编辑距离.向量夹角.Pearson相关系数 逻辑斯谛回归(二值分类) 参数估计(极大似然估计).S型函数 径向基函数网络 非参数估计.正则化理论.S型函数 对偶传播网络 无导师的竞争学习.有导师的Widrow-Hoff学习 学习向量量化网络 一个输出层细胞跟几