机器学习的分类一般分为下面几种类别：监督学习( supervised Learning )无监督学习( Unsupervised Learning )强化学习( Reinforcement Learning，增强学习)半监督学习( Semi-supervised Learning )深度学习(Deep Learning)Python Scikit-learn. http: // scikit-le
# 无监督文本分类：Python实现
无监督文本分类是一种通过自动方法来分析和组织文本数据的技术。在许多应用场景如市场调研、社交网络分析等，能够有效地从海量数据中提取信息。本文将介绍如何使用Python进行无监督文本分类，并提供相应的代码示例。
## 1. 什么是无监督文本分类？
无监督文本分类是指在没有标签信息的情况下，将文本数据自动归类。与有监督学习方法相对，无监督学习不需要人工标注数据
原创
2024-10-25 03:44:02
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一.概述 TextCNN（Convolutional Neural Networks for Sentence Classification） by Yoon Kim作为CNN在NLP文本分类任务上的经典之作，诞生于深度学习和卷积神经网络成为图像任务明星的2012年之后的2014年，让人不得不感慨时势的神奇。
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2023-11-27 11:02:48
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实战部分主要针对某一具体算法对其原理进行较为详细的介绍，然后进行简单地实现（可能对算法性能考虑欠缺），这一部分主要介绍一些常见的一些聚类算法。K-means聚类算法0.聚类算法算法简介 聚类算法算是机器学习中最为常见的一类算法，在无监督学习中，可以说聚类算法有着举足轻重的地位。 提到无监督学习，不同于前面介绍的有监督学习，无监督学习的数据没有对应的数据标签，我们只能从输入X中去进行一些知识发现
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2023-09-25 19:02:31
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2.自动文本分类现在对于文本分类的定义和范围有所了解。当提到 “文本分类系统” 可以将文本文件划分到它们代表的类或类别时，也从该概念和数学上对文本分类进行了正式的定义。假设几个人通过浏览每个文本并进行分类完成文本分类任务，那么他们就是我们所讨论的文档分类系统的一部分。然而，一旦文档数量超过百万并且需要快速进行分类处理时，该方法则不能很好地扩展。为了使文档分类的过程更加高效和快速，需要思考文本分类任
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2024-06-12 21:06:39
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目录前言：标签名称替换类别预测自训练总结前言：在训练模型的时候，比如分类任务等等，都需要有标签数据进行监督学习，即使是要少量的标签数据，也可采用半监督的方式来提高模型的泛化性，关于一些最新的半监督学习可以参看笔者另一篇博客：但是今天要分享的这篇论文是EMNLP20论文《Text Classification Using Label Names Only: A Language Model Self
作者 | 云朵君主题识别是一种在大量文本中识别隐藏主题的方法。潜在狄利克雷分配 (LDA) 技术是一种常见的主题建模算法，在 Python 的 Gensim 包中有很好的实现。问题是确定如何提取独特、重要的高质量主题。这取决于文本准备质量和确定理想主题数量的方法。本文中将和大家一起尝试解决这两个问题。写在前面从大量文本中自动提取人们谈论的主题（主题识别）是自然语言处理的基本应用之一。大型
# 无监督的NLP文本分类
自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域的重要分支，旨在使计算机能够理解和处理人类语言。文本分类是NLP中的一个核心任务，其目的是将文本按照特定的类别进行归类。传统的文本分类通常需要大量的标注数据，但在实际应用中，获取标注数据往往比较困难。因此，无监督文本分类技术逐渐引起了研究者和开发者的关注。
## 什么是无监督文本分类
无监督文本分类是指在没有标注数据
1-3,文本数据建模流程范例一，准备数据文本数据预处理较为繁琐，包括中文切词（本示例不涉及），构建词典，编码转换，序列填充，构建数据管道等等。在tensorflow中完成文本数据预处理的常用方案有两种，第一种是利用tf.keras.preprocessing中的Tokenizer词典构建工具和tf.keras.utils.Sequence构建文本数据生成器管道。第二种是使用tf.data.Data
一、机器学习算法分类:监督学习：提供数据和数据分类标签。——分类、回归非监督学习：只提供数据，不提供标签。半监督学习强化学习：尝试各种手段，自己去适应环境和规则。总结经验利用反馈，不断提高算法质量遗传算法：淘汰弱者，留下强者，进行繁衍和变异穿产生更好的算法。二、选择机器学习算法和数据集sklearn中有很多真实的数据集可以引入，也可以根据自己的需求自动生成多种数据集。对于数据集可以对其进行归一化处
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2024-08-29 15:54:29
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# Python 无监督分类简介
无监督分类是一种常用的机器学习技术，旨在根据未标记的数据发现潜在的结构和模式。在机器学习的众多应用中，无监督分类常用于信息提取、图像处理、市场分割等领域。本文将介绍无监督分类的基本概念、常用算法，并给出相应的代码示例。
## 什么是无监督分类？
无监督分类（Unsupervised Classification）与传统的监督分类方法不同，后者依赖于标记的数据
作者提出动量对比度（MoCo）用于无监督的视觉表示学习。从作为字典查找的对比学习[29]的角度来看，作者构建了一个带有队列和移动平均编码器的动态字典。这样就可以动态地构建大型且一致的词典，从而促进对比性的无监督学习。MoCo在ImageNet分类的通用线性协议下提供了竞争性的结果。更重要的是，MoCo学习到的表示将转移到下游任务。 MoCo可以胜过在PASCAL VOC，COCO和其他数据集上进行
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2024-01-04 14:48:59
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问题发现：本次案例为工作中遇到的实际问题，在语音识别中的语料准备部分，需要从网络中爬取相当数量的相关文本，其中发现爬取到了一些不相关的内容，如何把这些不相关的内容剔除掉成为笔者需要思考的问题。初步思考：遇到此问题笔者第一时间考虑是将文本分词后向量化，使用聚类看一下分布情况，然而发现在不同训练集中，训练样本变化时，向量随之变化，在测试集中表现一般，在实测中几乎无用。于是想到向量化的方法问题，使用sk
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2024-10-08 13:22:26
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图神经网络的相关知识机器学习的分类按有无标签分类监督学习监督学习指的是每个训练数据的样本都有标签，通过标签可以指导模型进行学习，学到具有判别性的特征，然后对未知样本进行预测。翻译成人话：班里的人分为内卷人和摆烂人，有一个机器会自动观察内卷人的成绩和摆烂人的成绩，等观察的人够多了之后，他就可以根据成绩判断哪个是摆烂人哪个是内卷人，这样机器看到小废物rytter的成绩后就能判断出rytter是个摆烂人
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2023-10-19 10:54:25
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半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。它是一类可以自动地利用未标记的数据来提升学习性能的算法。一、LabelPropagation和LabelSpreading（1）标记传播算法：优点：概念清晰缺点：存储开销大，难以直接处理大规模数据；而且对于新的样本加入，需要对原图重构并进行标记传播（2）迭代式标记传播算法：输入：有标记样本集Dl，未标记样本集Du，构图参数δ，
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2023-09-05 13:37:20
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主题关键词：能够体现文本内容主题的关键词 一、TF-IDF模型 词频（TF）= 某个词在文本中出现的次数/该文本中总词数 或者一种变种的计算方法 词频（TF）= 某个词在文本中出现的次数/该文本中出现次数最多的词其出现的次数 逆向文档频（IDF）= log（语料库中所有文档总数/（包含某词的文档数+1）） 注意 - 为了避免分母为0，所以在分母上加1 - 所指的词个数，一定时刨除了停用
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2023-11-08 20:55:26
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模式识别是自然语言处理的一个核心部分。6.1有监督分类分类：是为给定的输入选择正确的类标签任务。有监督分类：如果分类的基础基于包含每个输入正确标签的训练语料。有监督分类的使用框架图如下：性别鉴定让我们以性别鉴定这个简单的例子，再次解释上述图形的流程。背景：男女的名字是有一定背景的，以此为背景来解释。在这里我们以每个名字的最后一个字母为特征来标志是否为男女。1、确定特征集 def gender_f
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2023-10-10 09:50:20
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一、机器学习算法分类:监督学习：提供数据和数据分类标签。——分类、回归非监督学习：只提供数据，不提供标签。半监督学习强化学习：尝试各种手段，自己去适应环境和规则。总结经验利用反馈，不断提高算法质量遗传算法：淘汰弱者，留下强者，进行繁衍和变异穿产生更好的算法。二、选择机器学习算法和数据集 sklearn中有很多真实的数据集可以引入，也可以根据自己的需求自动生成多种数据集。对于数据集可以对其进行归一
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2023-10-17 23:26:51
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说明：1. 在eclipse marketplace 搜索color ide pack安装
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2023-06-29 19:22:53
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在这个博文中，我将细致地剖析“Python无监督学习文本分类”这一主题。无监督学习在文本分类中的应用越来越广泛，通过对数据的分析与模型的构建，我们可以实现无需标签的分类任务。这一过程涵盖多个方面，包括背景定位、参数解析、调试步骤等。接下来，我将逐步为大家阐述这一过程。
## 背景定位
在现代社会中，信息量以指数级增长，各类文本数据如新闻、社交媒体内容、商品评论等层出不穷。处理这些海量文本数据的
