利用SVM进行文本分类

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#数据结构与算法 #人工智能

利用SVM算法进行文本分类

数据集

两位不同作家的作品（金庸&刘慈欣）切分出来的小样本。根据自己构建的词汇表，将样本转化为一个1000维的0-1向量（仅统计词汇是否出现）。再加上一个0-1标记作家

 

模型

SVM  linearKernel

 

损失函数

 

优化方法

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文本分类与SVM
张知临的专栏
11-18 9万+
之前做过一些文本挖掘的项目，比如网页分类、微博情感分析、用户评论挖掘，也曾经将libsvm进行包装，写了一个文本分类的开软软件Tmsvm。所以这里将之前做过一些关于文本分类的东西整理总结一下。 1 基础知识 1. 1 样本整理 文本分类属于有监督的学习，所以需要整理样本。根据业务需求，确定样本标签与数目，其中样本标签多为整数。在svm中其中如果为二分类，样本标签一般会设定为-1和
SVM文本分类
yang_live的博客
12-28 6139
一.理论方法介绍 SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，可以用来进行分类研究。 二. 实验过程 1.数据处理 实验语料为三个类型的文档。分别是：从百度新闻搜集的奥运会报道10篇，从延边大学研究生院官网搜集的研究生通知10篇，从微信公众号搜集的机器学习类文章30篇。 主要思路： 1.加载实验数据:(3个类...
SVM实现文本分类代码
01-14
利用十大经典机器学习算法之一的SVM（支持向量机）算法，实现文本分类，用于自然语言处理。
svm 文本分类_文本分类（一）
weixin_39771351的博客
11-20 2842
这篇文章主要介绍分类的原理，步骤，以及常用的几种方法。问题描述&应用场景描述：给定文档p（可能含有标题t），将文档分类为n个类别中的一个或多个应用场景：常见的有垃圾邮件识别，情感分析，关系分类，事件分类等等类型：根据文本长度可以分为：长文本分类，短文本分类；根据标签类别的个数，可以分为二分类，多分类，多标签分类总体流程文本分类任务大致可以分为以下三步：1、文本预处理：分词、去停用词、归一等...
利用SVM进行文本分类并研究特征选择对文本分类的影响
04-05
支持向量机是一个具有多类分类能力的非线性分类器。在实际应用中，有可 能出现不同类别样本数目相差很大的情况，比如在解决故障检测等分类问题时，c—sVM训练的分类错误总偏向于样本数较少的类别，因而影响了分类的精确性。为提高精确性，提出了一种优化算法，在训练过程中针对不同类样本，采用不同的权值来优化训练过程，按正负类样本在总样本中所占的比例，加大样本数较少的类别权值，降低样本数较大的类别权值来实现两类样本间的均衡。实验结果表明该方法对两类样本数目相差很大的问题是有效的。
利用python,实现基于SVM的文本分类下载
05-11
在文本分类任务中，SVM利用训练数据来训练一个模型，然后使用该模型对新的文档进行分类。 文档分类系统的实现代码可以在提供的GitHub链接中找到。具体实现可能会包括诸如数据加载、文本预处理、特征提取（如TF-IDF...
svm文本分类
zaishijizhidian的博客
04-17 4150
1.SVM应用场景 文本分类、图像识别、主要二分类领域 2.SVM的优缺点 SVM优点 1、解决小样本下机器学习问题。 2、解决非线性问题。 3、无局部极小值问题。（相对于神经网络等算法） 4、可以很好的处理高维数据集。 5、泛化能力比较强。 SVM缺点 1、对于核函数的高维映射解释力不强，尤其是径向基函数。 2、对缺失数据敏感 3.SVM sklearn 参数学习 首先介绍下与核函数...
用朴素贝叶斯和SVM进行文本分类
HarryWg的博客
03-13 2630
写在前面的感悟： 测试集文件删除一定要shift+delete！！！！！要不然回收站直接爆炸，用几个小时打开，然后再用几个小时清空。文本分类的数据集看似只有几个G那么大，但是架不住文件数量多，导致各种移动复制删除操作及其缓慢（可能也因为我用的是轻薄本性能低下） 不知道为什么C盘一直在不断生成新东西，导致我每天都在几百MB几百MB地删东西，只想做完项目尽早让笔记本解脱。分析了一下，程序关闭之后按理来说操作系统就会把资源释放掉啊，可能是生成的临时文件太多了吧，还是没有成功地发现根源。 强烈建议使用云电脑！！！，
支持向量机(SVM)-文本分类 （1）
weixin_30809173的博客
07-06 2953
谢谢你能看我一本正经的胡说八道。 0） 缘由 为什么要写这么一篇博文呢？ 我在很多次面试中，都被问到SVM算法。惭愧的是，我近两年一直关注深度学习算法，对SVM的理论本来就掌握得不熟，加上时间一久，被问到的时候结果可想而知。所以，思来想去，痛定思痛，还是整理一篇博文，作为自己的复习，也为可能看到这篇博文的同学带来一点启发，就更好了。 记得面试的时候，被面试官问起，我说支持向量机是通过查找一个超...
基于svm的文本情感分析
03-17
本系统是基于svm训练得到的分类器，代码包含了数据集的预处理和模型训练，对给定测试集进行测试，并根据已有标签计算准确度。代码内有详细注释，下载即可运行。
支持向量机SVM②——文本分类实战（SVM&KNN&贝叶斯&决策树）
cindy407的博客
07-02 5530
SVM基于其可以很好的处理高维数据集的特点，常应用在文本分类，图像识别等领域。本文先对Sklearn自带的fetch_20newsgroups数据集用SVM进行分类，然后再与KNN，贝叶斯，决策树三种分类算法进行对比。 代码如下： ① 导入数据 from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups categories = ['alt.atheism',...
<基础原理进阶>机器学习算法python实现【4】--文本分析之支持向量机SVM【上】
Skyfish2016的博客
10-03 1127
SVM的原理介绍与完整代码实现（一）
使用SVM实现简单的文本分类（自然语言处理）
热门推荐
nihao_t的博客
01-25 1万+
使用SVM实现文本分类（包括SVM项目简单运用，excel表格操作-主要是写入） 备注： 1、前面4步（也就是模型训练，网上有很多文章，大都类似），但是第5步的使用训练好的模型，我浏览了一下网上的内容，很少有相关内容，所以本文重点是第5步。 2、识别结果（也就是机器识别是垃圾还是正常评论的具体结果- -网上大都是只给准确率）是train_pre = svc.predict(train_tfidf)，train_pre的内容就是识别结果的集合 准备： 包：sklearn、pickle、xlwt（excel写操
任务6 -传统机器学习--SVM
tulingmenghuan的博客
04-16 828
任务6 -传统机器学习--SVMSVM原理SVM应用场景SVM的优缺点SVM sklearn 参数学习利用SVM模型结合 Tf-idf 算法进行文本分类 SVM原理 SVM是一个二元分类算法，线性分类和非线性分类都支持。经过演进，现在也可以支持多元分类，同时经过扩展，也能应用于回归问题。 这里因为我之前整理过一次SVM，所以不在这里推到SVM的公式，简单列出我学习的思维导图，如有不合理的地方，恳请...
svm(libsvm)在文本分类中的应用
wuxiaosi808的博客
12-08 1676
预备知识： 1）svm：svm（supportvectormachine）即支持向量机，是一种机器学习算法，2000年左右开始火爆，被认为是（2005年论文上写的）目前分类算法中最好的二个之一（还有一个是boost方法，即使用多个低分辨率的分类器线性组合成一个高分辨率的模式）；根据它的原理，个人认为它和人工神经网络的计算公式本质一样，虽然它们的类切分方式不一样。至少svm是完全的基于超平面，利用
基于SVM进行文本分类
weixin_33943347的博客
03-06 649
最近一段时间在写关于情感分析方面的论文，用到了SVM作为分类算法进行情感分类。 我选用了著名的SVM开源工具包libSVM,果然效果不错。由于LibSVM的输入语料格式有一定的要求。故有时候怎样把我们的训练语料转换成LibSVM的输入语料格式，是一个比较麻烦的事情。 在做这个的过程中我也遇到了挺多麻烦的事情的，比如刚开始的时候，我把同一类的样例放在了一个，出现的结果是li...
基于SVM 的文本分类
ITpfzl的博客
09-20 4101
1、SVM 文本分类算法步骤如下:            1)利用向量空间模型处理方法把文本数据转化为SVM分类算法能处理的形式;            2)选择合适核函数，众多实验表明，一般情况下选择RBF作为核函数所得结果最好。            3)求解最优的参数。利用PSO（粒子群优化算法）最优化算法找出SVM分类器的最优参数。            4)利用3)所得到的最优参数应用S...
机器学习（SVM）文本分类
qq_41359817的博客
10-31 1778
训练 # -*- coding: utf-8 -*- # @Project: company # @Author: little fly # @File name: 文本分类 # @Create time: 2020/10/31 9:48 # 导入必要的包 import jieba import numpy as np import pandas as pd from gensim.models.word2vec import Word2Vec import joblib from sklearn.svm
在MATLAB环境下，如何利用SVM进行文本分类，并且通过调整参数来提升分类精度？请提供操作步骤和相应的MATLAB代码示例。
最新发布
11-02
为了深入理解并掌握如何在MATLAB中使用SVM进行文本分类，并通过调整参数来提升分类准确性，建议参考《MATLAB实现机器学习：支持向量机（SVM）深度解析》。该课程内容全面，详细地讲解了从基础到高级的机器学习技术，特别适合解决你当前的问题。 参考资源链接：[MATLAB实现机器学习：支持向量机（SVM）深度解析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2duyriw8aj?spm=1055.2569.3001.10343) 在MATLAB中，进行文本分类首先需要将文本数据转化为可以被SVM处理的数值特征向量。这通常涉及到文本预处理（例如分词、去除停用词、词干提取等）、特征提取（如TF-IDF、Word2Vec等）以及特征选择等步骤。之后，你可以使用MATLAB内置的fitcsvm函数来训练SVM分类器。 在训练模型的过程中，需要特别关注模型参数的调整。SVM有两个重要的参数需要调整，即惩罚参数C和核函数参数γ。参数C控制了错分数据点的惩罚程度，较小的C会导致较大的间隔但可能包含较多的分类错误，而较大的C则可能导致过拟合。核函数参数γ则影响了数据在高维空间的分布，进而影响分类边界的确定。 你可以通过交叉验证（例如使用crossval函数）来评估不同参数组合下的模型性能，并使用内置的网格搜索方法（如statset和fitcsvm结合使用）来自动寻找最佳的参数组合。以下是一个简单的MATLAB代码示例来说明这一过程： % 假设数据已经被预处理和特征化，保存在变量X和标签y中 C_values = [1, 10, 100]; % 不同的惩罚参数值 gamma_values = [0.01, 0.1, 1]; % 不同的核函数参数值 bestAccuracy = 0; bestParams = []; for c = C_values for g = gamma_values svmModel = fitcsvm(X, y, 'KernelFunction', 'RBF', 'KernelScale', 'auto', 'BoxConstraint', c); cvSvmModel = crossval(svmModel, 'KFold', 5); accuracy = kfoldLoss(cvSvmModel); if accuracy > bestAccuracy bestAccuracy = accuracy; bestParams = [c, g]; end end end % 输出最优参数和对应的准确性 fprintf('Best C: %f\n', bestParams(1)); fprintf('Best Gamma: %f\n', bestParams(2)); fprintf('Best accuracy: %f\n', bestAccuracy); 通过上述代码，你可以找到最佳的参数组合，进而提升模型的分类准确性。为了更全面地掌握相关技术，建议在学习了本课程的基础上，继续深入研究文本分类、特征提取和模型优化等领域的知识，这将有助于你解决更多复杂的问题。 参考资源链接：[MATLAB实现机器学习：支持向量机（SVM）深度解析](https://wenku.youkuaiyun.com/doc/2duyriw8aj?spm=1055.2569.3001.10343)
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