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文本分类——机器学习常用工具
时间： 2024-08-28 02:33:50
文本分类——机器学习常用工具
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如何用机器学习对文本分类
需求 使用监督学习对历史数据训练生成模型,用于预测文本的类别. 样本清洗 主要将重复的数据删除掉,将错误无效的数据纠正或删除,并检查数据的一致性等.比如我认为长度小于少于13的数据是无效的遂将之删掉. def writeFile(text): file_object = open('result.txt','w') file_object.write(text) file_object.close() def clear(): text = "" file_obj = open(&qu
机器学习基础——带你实战朴素贝叶斯模型文本分类
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
机器学习经典算法详解及Python实现---朴素贝叶斯分类及其在文本分类、垃圾邮件检测中的应用
摘要: 朴素贝叶斯分类是贝叶斯分类器的一种,贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法,利用概率统计知识进行分类,其分类原理就是利用贝叶斯公式根据某对象的先验概率计算出其后验概率(即该对象属于某一类的概率),然后选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类.总的来说:当样本特征个数较多或者特征之间相关性较大时,朴素贝叶斯分类效率比不上决策树模型:当各特征相关性较小时,朴素贝叶斯分类性能最为良好.另外朴素贝叶斯的计算过程类条件概率等计算彼此是独立的,因此特别适于分布式计算.本文详述了朴素贝叶斯分类的统计学
文本分类，数据挖掘和机器学习
转自:http://blog.chinaunix.net/uid-446337-id-94440.html 分类: 机器学习的有概率分类器(probabilistic) ,贝叶斯推理网络(bayesian inference networks) , 决策树分类器(decision tree) ,决策规则分类器(decision rule) ,基于回归的线性最小二乘llsf(regression based on linearleast squares fit ) , 符号规则归纳法( symbo
机器学习的大局观：使用神经网络和TensorFlow来对文本分类
https://medium.freecodecamp.com/big-picture-machine-learning-classifying-text-with-neural-networks-and-tensorflow-d94036ac2274 机器学习的开发人员常常说,如果你想学习机器学习,必须先学习算法是怎么样工作的原理,但是我的经验告诉我,不是这样的. 我说,你应该首先能够看到大局:机器学习的应用程序是怎么样工作的.一旦你理解它,你就可以轻松地深入学习和体会到机器学习算法的工作原理
《机器学习系统设计》之应用scikit-learn做文本分类（下）
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
Spark ML下实现的多分类adaboost+naivebayes算法在文本分类上的应用
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
多种贝叶斯模型构建文本分类
多种贝叶斯模型构建及文本分类的实现 作者:白宁超 2015年9月29日11:10:02 摘要:当前数据挖掘技术使用最为广泛的莫过于文本挖掘领域,包括领域本体构建.短文本实体抽取以及代码的语义级构件方法研究.常用的数据挖掘功能包括分类.聚类.预测和关联四大模型.本文针对四大模型之一的分类进行讨论.分类算法包括回归.决策树.支持向量机.贝叶斯等,显然,不少涉及机器学习的知识(随后会写些机器学习专题).本文重点介绍贝叶斯分类,涉及朴素贝叶斯模型.二项独立模型.多项模型.混合模型等知识.在本人研究贝叶斯
机器学习常用算法总结
机器学习&数据挖掘 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位