Task3基于机器学习的分类

最新推荐文章于 2024-06-13 18:32:50 发布
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#自然语言处理

本文深入探讨了多种文本表示方法，包括one-hot、BagofWords、N-gram、TF-IDF、FastText、word2Vec、TextCNN及BERT等，为自然语言处理任务提供了丰富的特征表示手段。

方法一、

 

方法二、

 

文本表示方法有：one-hot，Bag of Words，N-gram，TF-IDF，FastText，word2Vec，TextCNN，BERT......

 

NLP-Task1:基于机器学习的文本分类
David_B的博客
06-24 2327
NLP-Task1:基于机器学习的文本分类 实现基于logistic/softmax regression的文本分类 数据集：Classify the sentiment of sentences from the Rotten Tomatoes dataset 网盘下载链接见文末 需要了解的知识点： 文本特征表示：Bag-of-Word，N-gram 分类器：logistic/softmax regression，损失函数、（随机）梯度下降、特征选择 数据集：训练集/验证集/测试集的划分 实验
机器学习算法——分类任务
最新发布
cjnn0710的博客
03-03 1683
1、决策树 2、随机森林 3、梯度提升树 4、逻辑回归 5、支持向量机SVM 6、K近邻 KNN 7、朴素贝叶斯 8、多层感知机 9、统一分类
Task03 基于机器学习的文本分类
weixin_40389169的博客
07-25 771
Task03 基于机器学习的文本分类学习目标机器学习模型 传统机器学习 学习目标 学会TF-IDF的原理和使用 使用sklearn的机器学习模型完成文本分类 机器学习模型 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究. 机器学习通过历史数据训练出模型对应于人类对经验进行归纳的过程,机器学习利用模型对新数据进行预测对应于人类利用总结的规律对新问题进行预测的过程. ...
python机器学习之分类预测
weixin_55579895的博客
01-19 7975
计算机自动寻找垃圾信息共同特征 在新信息中检测是否包含垃圾信息特征内容， 判断其是否为垃圾邮件 部分特征：发件人、是否群发、网址、元、赢、微信、免费 根据数据类别与部分特征信息，自动寻找类别与特征信息的关系， 判断一个新的样本属于哪种类别 特征信息以列为单位，行是不同人的信息，输出数据类别（如0是正常，1是垃圾），然后去寻找关系 通过股价预测任务区分回归任务与分类任务 分类：非连续性判断类别 模型输出：非连续型标签 （明天股价预测为：上涨) 回归：连续性数值预测 模型输出：连续型数值 (明天
基于机器学习的文本情感分类
qq_24206673的博客
08-18 9979
背景： 上一节介绍了基于情感词典的文本情感分类方法，这一节主要介绍采用机器学习的方法，对已有分类的数据集进行训练并测试，我从网上下载了一些关于外卖评论的情感语料，分成两个txt文件，一个是正向评论的文本文档，一个是负面评论的文本文档，如下图所示，本文基于此进行分类学习。 目录： 1.读取数据 2.分词 3.提取特征向量 4.机器学习之分类 1.读取数据 import numpy as np import pandas as pd import jieba from sklearn.model_selec
机器学习的分类
wt334502157的博客
06-13 7808
机器学习是人工智能的一个分支，它使计算机系统能够从数据中学习并做出决策或预测。机器学习（Machine Learning）是一种基于数据驱动的方法，旨在通过自动化的统计模型和算法从数据中学习和提取模式，以进行预测、分类和决策。其核心思想是通过训练数据构建模型，使其在面对新数据时能够准确进行预测和分类。
【基于机器学习的餐馆评论文本分类分析】
abebrave的博客
06-29 4942
本文进行餐馆的大众点评文本的分类研究，实现对餐馆的大众点评文本正确有效的分类，把评论文本进行归类因其突出的现实意义，本文建立了基于机器学习的逻辑回归模型、支持向量机模型、朴素贝叶斯模型，三个模型的评价指标相近，最后选择了F1分数更高的逻辑回归模型，提升了文本分类的效果。
基于机器学习的新闻文本分类
数据大白的博客
07-22 4364
Task1-数据探索分析 数据存储 由于用pandas一次性读取20w条数据显示memoryerror，内存不够，所以想到把数据存到数据库中，随用随取比较简便。把训练集20w条数据存到了mongodb数据库中。 import pandas as pd import pymongo df = pd.read_csv(r'D:\Datawhale学习资料\15期-NLP新闻文本分类\data\train_set.csv', sep='\t') texts_num = len(df.index) # 计算出新
基于小样本学习的图像分类综述
cdyyyyyyy的博客
12-25 3235
目前小样本学习还是一个比较热门的研究，很多关于小样本学习的论文也陆续发表。本文只是一个概述，具体方法研究还有待深入。
机器学习在网络流量分类中的应用
热门推荐
dieTicket的博客
06-20 1万+
I. 介绍 A. 相关工作 B. 本文贡献 C. 本文结构 II. 背景 A. 机器学习介绍 1. 数据收集 2. 特征提取FE 3.特征降维FR和特征选择FS 4. 算法选择和模型结构 5. 分类模型验证 B. 流量分类 1. IP流定义 2. 有效载荷检测 3. 基于统计的技术 4. 行为技术 5. 机器学习技术 III. 方法 IV.数据收集 A. 网络环境 B. 数据测量 C. 标注任务 D. 讨论 V. 特征提取 A. 基于统计的特征 B. 基于图形的特征 C...
精选资源
基于机器学习的医疗数据分析.pdf
09-24
基于机器学习的医疗数据分析 机器学习作为一种智能计算技术，已经广泛应用于医疗领域，特别是在医疗数据分析和疾病诊断方面。随着医疗数据的不断增长，如何对这些数据进行分析和处理变得非常重要。基于机器学习的...
Task3 基于机器学习的文本分类
qq_33253721的博客
07-25 638
Task3 基于机器学习的文本分类 本章将使用传统机器学习算法来完成新闻分类的过程。 3.1 学习目标 1.学会TF-IDF的原理和使用 2.使用sklearn的机器学习模型完成文本分类 3.2 机器学习模型 机器学习是对能通过经验自动改进的计算机算法的研究。机器学习通过历史数据训练出模型对应人类对经验进行归纳的过程；机器学习利用模型对新数据进行预测对应于人类利用总结的规律对新问题进行预测的过程。 机器学习有很多分支，初学者应该优先掌握机器学习算法的分类，然后对其中一种机器学习算法进行学习。作为一名机器学习
nlp入门赛task3-基于机器学习的文本分类
Tunnel_的博客
07-25 463
基于机器学习的文本分类Task3 基于机器学习的文本分类学习目标机器学习模型文本表示方法 Part1One-hotBag of Words（）N-gram（）TF-IDF基于机器学习的文本分类本章小结本章作业尝试改变TF-IDF的参数，并验证精度尝试使用其他机器学习模型，完成训练和验证总结 在上一章节，我们对赛题的数据进行了读取，并在末尾给出了两个小作业。如果你顺利完成了作业，那么你基本上对Python也比较熟悉了。在本章我们将使用传统机器学习算法来完成新闻分类的过程，将会结束到赛题的核心知识点。 Task
过拟合、梯度消失、RNN进阶
weixin_37461330的博客
02-19 1256
一、过拟合和欠拟合 训练误差：指模型在训练数据集上表现出的误差。 泛化误差：指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望，并常常通过测试数据集上的误差来近似。(ML应关注此项) 如何计算训练误差或者泛化误差，可以用损失函数。【损失函数：均方误差(线性回归)、交叉熵损失函数(softmax回归)】 验证集的作用：进行模型选择。 K折交叉验证：由于验证数据集不参与模型训练，当训练数据不够...
文本分类、数据增强、 模型微调
weixin_37461330的博客
02-25 650
一、文本情感分类 文本分类是自然语言处理的一个常见任务，它把一段不定长的文本序列变换为文本的类别。本节关注它的一个子问题：使用文本情感分类来分析文本作者的情绪。这个问题也叫情感分析，并有着广泛的应用。 同搜索近义词和类比词一样，文本分类也属于词嵌入的下游应用。在本节中，我们将应用预训练的词向量和含多个隐藏层的双向循环神经网络与卷积神经网络，来判断一段不定长的文本序列中包含的是正面还是负面的情绪...
CNN、LeNet
weixin_37461330的博客
02-19 626
一、卷积神经网络 卷积层：卷积层得名于卷积运算，但卷积层中用到的并非卷积运算而是互相关运算。我们将核数组 (通常称为卷积核或过滤器（filter）)上下翻转、左右翻转，再与输入数组做互相关运算，这一过程就是卷积运算。由于卷积层的核数组是可学习的，所以使用互相关运算与使用卷积运算并无本质区别。 卷积层的两个超参数：填充：在输入高和宽的两侧填充元素（通常是0元素） ...
优化进阶、word2vec、词嵌入进阶
weixin_37461330的博客
02-19 476
一、优化进阶 目标函数有关自变量的梯度代表了目标函数在自变量当前位置下降最快的方向。因此，梯度下降也叫作最陡下降（steepest descent）。在每次迭代中，梯度下降根据自变量当前位置，沿着当前位置的梯度更新自变量。然而，如果自变量的迭代方向仅仅取决于自变量当前位置，这可能会带来一些问题。对于noisy gradient,我们需要谨慎的选取学习率和batch size, 来控制梯度方差和收...
Task2数据读取与数据分析
weixin_37461330的博客
07-22 247
旨在对测试数据的数据做分析，分析数据的label比例，以及标点符号的占比
DataWhale新闻文本分类
weixin_37461330的博客
07-21 178
零基础入门NLP之新闻文本分类 赛题理解 赛题名称：零基础入门NLP之新闻文本分类 赛题目标：通过这道赛题可以引导大家走入自然语言处理的世界，带大家接触NLP的预处理、模型构建和模型训练等知识点。 赛题任务：赛题以自然语言处理为背景，要求选手对新闻文本进行分类，这是一个典型的字符识别问题。 赛题数据 赛题以匿名处理后的新闻数据为赛题数据，数据集报名后可见并可下载。赛题数据为新闻文本，并按照字符级别进行匿名处理。整合划分出14个候选分类类别：财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚.
基于机器学习的恶意邮件分类
07-25
该系统通过收集大量的电子邮件数据，并提取邮件的多种特征，如文本内容、发件人信息、邮件格式等，将这些特征作为输入，设计了一个基于机器学习算法的分类模型。与传统的基于规则的垃圾邮件过滤技术相比，机器学习...
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