nltk——文本分类

当你的分类模型有数百个或数千个特征,由于是文本分类的情况下,许多(如果不是大多数)的特点是低信息量的,这是一个不错的选择.这些特征对所有类都是通用的,因此在分类过程中作出很小贡献.个别是无害的,但汇总的话,低信息量的特征会降低性能. 通过消除噪声数据给你的模型清晰度,这样就去除了低信息量特征.它可以把你从过拟合和维数灾难中救出来.当你只使用更高的信息特征,可以提高性能,同时也降低了模型的大小,从而导致伴随着更快的训练和分类的是,使用更少的内存的大小.删除特征似乎直觉错了,但请等你看到结果. 高信

前言: 本系列是在作者学习<机器学习系统设计>([美] WilliRichert)过程中的思考与实践,全书通过Python从数据处理,到特征工程,再到模型选择,把机器学习解决问题的过程一一呈现.书中设计的源代码和数据集已上传到我的资源:http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649 第3章通过词袋模型+K均值聚类实现相关文本的匹配.本文主要讲解K-均值聚类相关知识以及在20newsgroup数据集上使用K-均值聚类进行测试.     相关

本文始发于个人公众号:TechFlow 上一篇文章当中我们介绍了朴素贝叶斯模型的基本原理. 朴素贝叶斯的核心本质是假设样本当中的变量服从某个分布,从而利用条件概率计算出样本属于某个类别的概率.一般来说一个样本往往会含有许多特征,这些特征之间很有可能是有相关性的.为了简化模型,朴素贝叶斯模型假设这些变量是独立的.这样我们就可以很简单地计算出样本的概率. 想要回顾其中细节的同学,可以点击链接回到之前的文章: 机器学习基础--让你一文学会朴素贝叶斯模型 在我们学习算法的过程中,如果只看模型的原理以及理

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c

What is Text Classification? Text classification typically involves assigning a document to a category by automated or human means. LingPipe provides a classification facility that takes examples of text classifications--typically generated by a huma

文本分类,首先它是分类问题,应该对应着分类过程的两个重要的步骤,一个是使用训练数据集训练分类器,另一个就是使用测试数据集来评价分类器的分类精度.然而,作为文本分类,它还具有文本这样的约束,所以对于文本来说,需要额外的处理过程,我们结合使用libsvm从宏观上总结一下,基于libsvm实现文本分类实现的基本过程,如下所示: 选择文本训练数据集和测试数据集:训练集和测试集都是类标签已知的: 训练集文本预处理:这里主要包括分词.去停用词.建立词袋模型(倒排表): 选择文本分类使用的特征向量(词向量):

文本分类算是自然语言处理领域最最常见的问题了,开源的工具也很好用,但是苦于训练速度缓慢,需要引进多核的版本,开源提供的多核支持参数有限,而同事提供的又有语言障碍,觉得自己探索下多分类器. 分类算法有很多,但是效果较好的基本就是LR和SVM,而这两个算法业内著名的开源代码应该就是liblinear和libsvm,libsvm支不支持多核暂时还未了解,但是liblinear支持的多核版本也就三组(0.2.11),正好避开了我需要用的那组参数,于是就摸索下liblinear的train代码. 一.先说

weka介绍 参见 1)百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=V9GKiFxiAoFkaUvPULJ7gK_xoEDnSfUNR1woed0YTmo20Wjo0wYo7uff4mq_wg3WzKhTZx4Ok0JFgtiYY19U4q 2)weka官网: http://www.cs.waikato.ac.nz/ml/weka/ 简单文本分类实现: 此处文本为已处理好的文本向量空间模型,关于文本特征提取主要是基于TF-IDF算法对已分词文档进行特征抽取,然后基于

一个文本分类问题就是将一篇文档归入预先定义的几个类别中的一个或几个,而文本的自动分类则是使用计算机程序来实现这样的分类.通俗点说,就好比你拿一篇文章,问计算机这文章要说的究竟是体育,经济还是教育,计算机答不上,说明计算机弱爆了就打它的屁屁. 注意这个定义当中着重强调的两个事实. 第一,用于分类所需要的类别体系是预先确定的.例如新浪新闻的分类体系,Yahoo!网页导航的分类层次.这种分类层次一旦确定,在相当长的时间内都是不可变的,或者即使要变更,也要付出相当大的代价(基本不亚于推倒并重建一个分类系