理论什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于大型数据集，众所周知，
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2023-08-12 21:24:53
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** 利用Python进行文本分类,
可用于过滤垃圾文本抽样人工标注样本文本中垃圾信息样本建模模型评估新文本预测
参考:http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
PYTHON自然语言处理中文翻译 NLTK Natural Language Processing with Python 中文版
主要步骤:分词特征词提取生成词-文档矩阵整合分类变量建
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2023-07-02 21:54:38
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事情是这样的，有一个图片数据集需要根据分成很多类以便于给其设置标签，但所有的图片都在一个文件里，另外又给了个.txt文件，其中每行都是对应图片的类别。例如第1行对应的第0001.jpg是第14类（每个类都有多张图片），显而易见，.txt文件的行数和图片的总数是相等的。以下为待分类的文件：现在需要根据标签将同类的文件放入同一个文件夹中，如图为分类完成的结果，总览和第一类文件夹： 其中过滤了图片宽和高
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2023-09-28 13:37:07
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如果想要使用 Python 进行文本分类，需要使用相应的机器学习算法和库。具体来说，可以使用 scikit-learn 这个库中的朴素贝叶斯分类器、支持向量机分类器、决策树分类器等来对文本进行分类。首先，需要准备好训练数据和测试数据。训练数据是指用来帮助模型学习的数据，测试数据是用来评估模型效果的数据。在进行文本分类时，训练数据通常包含若干个文本和对应的分类标签，测试数据也是如此。然后，需要对文本
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2023-06-30 21:30:05
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本文实例为大家分享了使用RNN进行文本分类，python代码实现，供大家参考，具体内容如下1、本博客项目由来是oxford 的nlp 深度学习课程第三周作业，作业要求使用LSTM进行文本分类。和上一篇CNN文本分类类似，本此代码风格也是仿照sklearn风格，三步走形式（模型实体化，模型训练和模型预测）但因为训练时间较久不知道什么时候训练比较理想，因此在次基础上加入了继续训练的功能。2、构造文本分
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2023-11-08 17:36:46
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1 设计题目文本分类的算法研究与实现2 课题背景及研究现状2.1 课题背景近年来，随着Internet的迅猛发展，网络信息和数据信息不断扩展，如何有效利用这一丰富的数据信息，己成为广大信息技术工作者所关注的焦点之一。为了快速、准确的从大量的数据信息中找出用户所需要的信息，文本信息的自动分析也成为了当前的迫切需求。对文本信息的分析中的一个主要技术就是文本分类。文本分类问题是自然语言处理的一
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2024-01-16 18:49:49
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中文文本分类的步骤： 1.预处理：去除文本的噪声信息，例如HTML标签、文本格式转换、检测句子边界等。 2.中文分词：使用中文分词器为文本分词，并去除停用词。 3.构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间。 4.权重策略——TF-IDF方法：使用TF-IDF发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征。 5.分类器：使用算法训练分类器。 6.评价分类结果：分类器的测试结果分析。本文选择朴素贝叶
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2023-07-08 20:48:40
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LDA（Latent Dirichlet Allocation）是一种文档主题生成模型，也称为一个三层贝叶斯概率模型，包含词、主题和文档三层结构。所谓生成模型，就是说，我们认为一篇文章的每个词都是通过“以一定概率选择了某个主题，并从这个主题中以一定概率选择某个词语”这样一个过程得到。文档到主题服从多项式分布，主题到词服从多项式分布。
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2023-07-02 13:41:12
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简单的朴素贝叶斯算法实现英文文本分类（Python实现） 文章目录简单的朴素贝叶斯算法实现英文文本分类（Python实现）前言一、朴素贝叶斯算法的简要介绍1.主要步骤（1）创建你的特征——数字化你的要素（2）由贝叶斯定理得到概率公式（3）将模型朴素化（4）计算最终概率二、Python代码实现（1）源代码：（2）运行结果截图：总结 前言本文主要记录一下我完成人工智能课的一个作业的过程，会对算法和实现
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2023-12-07 00:28:54
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使用Python进行文本分类（二） 测试算法：根据实际情况修改分类器TabError: Inconsistent use of tabs and spaces in indentation解决方法： 这个错误是说你用了tab键作缩进了， 因为在python不像C/C++里用大括号来区分程序块，而是用缩进 所以缩进很重要你把Tab都换成空格就好了 def classifyNB(vec2Cla
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2023-08-20 15:51:44
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摘要：本文主要讲解CNN实现中文文本分类的过程，并与贝叶斯、决策树、逻辑回归、随机森林、KNN、SVM等分类算法进行对比。本文分享自华为云社区《[Python人工智能] 二十一.Word2Vec+CNN中文文本分类详解及与机器学习算法对比》，作者：eastmount。一.文本分类文本分类旨在对文本集按照一定的分类体系或标准进行自动分类标记，属于一种基于分类体系的自动分类。文本分类最早可以追溯到上世
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2024-01-26 11:56:50
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作者: 灵魂机器 1.2 贝叶斯定理在分类中的应用x=(x1,x2,x3,…,xn)，用x这个向量来代表这个事物。类别也是有很多种，用集合Y=y1,y2,…ym表示。如果x属于y1类别，就可以给x打上y1标签，意思是说x属于y1类别。这就是所谓的分类(Classification)。y1，比如说x有80%的可能性属于类y1，这时可以把X和Y看做是随机变量，P(Y|X)称为
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2024-07-26 16:54:35
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原理x=(x1,x2,x3,…,xn)，用x这个向量来代表这个事物。类别也是有很多种，用集合Y=y1,y2,…ym表示。如果x属于y1类别，就可以给x打上y1标签，意思是说x属于y1类别。这就是所谓的分类(Classification)。y1，比如说x有80%的可能性属于类y1，这时可以把X和Y看做是随机变量，P(Y|X)称为Y的后验概率（posterior probability），与之相对的，
本文主要总结文本分类的方法。 文本分类的本质是文本相似性的度量、计算。文本重点介绍五种相似性的度量方法：即TF-TDF，word embedding pooling，textCNN、textRNN模型，attention network、matchpyramid的深度学习方法。1.bag方法 比如对于如下的短文本分类问题 1) bag of words(词袋模型)的做法是 2) Conti
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2023-10-02 21:34:49
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文本分类算法综述简述文本分类在文本处理中是很重要的一个模块，它的应用也非常广泛，比如：垃圾过滤，新闻分类，词性标注等等。它和其他的分类没有本质的区别，核心方法为首先提取分类数据的特征，然后选择最优的匹配，从而分类。但是文本也有自己的特点，根据文本的特点，文本分类的一般流程为：1.预处理；2.文本表示及特征选择；3.构造分类器；4.分类。通常来讲，文本分类任务是指在给定的分类体系中，将文本指定分到某
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2023-11-13 19:41:16
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背景介绍 文本分类是NLP中的常见的重要任务之一，它的主要功能就是将输入的文本以及文本的类别训练出一个模型，使之具有一定的泛化能力，能够对新文本进行较好地预测。它的应用很广泛，在很多领域发挥着重要作用，例如垃圾邮件过滤、舆情分析以及新闻分类等。 现阶段的文本分类模型频出，种类繁多，花样百变，既有机器学习中的朴素贝叶斯模型、SVM等，也有深度学习中的各种模型，比如经典的CNN, RNN，以及它
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2023-11-30 10:35:40
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自然语言处理中一个很常见的操作就是文本分类，比如一组新闻文本，通过分类模型，将新闻文本分为政治、体育、军事、娱乐、财经等等几大类。那么分类第一步就是文本向量化，前一篇博客讲了一些，本文可以说是前文的实践版本。本文主要介绍一些常见的文本分类模型，说是介绍，其实主要以代码和结果为主，并不会详细的介绍每个算法的思想、原理、推导过程等，那样的话，估计可
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2024-08-30 11:50:02
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文本数据的序列性使得RNN的循环迭代模式成为显而易见的选择，但如果我们把文本编码后的结果（Batch×sequence×embedding）看做一张图片，那么通过卷积的方式提取文本信息也理所当然。这就是TextCNN算法的初衷。TextCNN是一种高效的文本卷积算法，其可以捕捉相邻文本间的局部结构关系，同时卷积的特性又使得其支持并行操作。该算法在文本分类问题上的效果与TextRNN算法相当，因此被
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2024-03-21 10:39:22
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一、什么是朴素贝叶斯朴素贝叶斯：它是一系列以假设特征特征之间强独立下运用的贝叶斯定理为基础的简单概率分类器，它的核心思想就是，假设有一篇文章，它属于A类文章的概率为P(A)属于B类文章的概率为P(B),如果P(A)>P(B)，则这篇文章属于A类，否则这篇文章属于B类。优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多分类问题缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感二、程序实现流程图运行环境要求：jie
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2024-07-08 10:14:57
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CNN 文本分类采取 CNN 方法进行文本分类，相比传统方法会在一些方面有优势。 基于词袋模型的文本分类方法，
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2024-03-16 13:48:15
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