以天气分类为例，我们的目的是运用支持向量机SVM（libsvm）来训练出一个天气分类的模型，这个模型可以将新来的语料分成天气类和非天气类两个大类，即正类与负类，具体的流程如下：1.爬取语料数据 首先，第一步要做的就是网上爬取天气相关的语料，可以运用Python爬虫爬取百度相关搜索的词条，进行多轮爬取，我们将跟天气相关的语料称为正语料，与天气无关的语料称为负语料，正语料和负语料分开爬取，一般来说，训
转载
2024-01-30 00:10:12
95阅读
本文介绍一下使用朴素贝叶斯算法来做文本分类任务。 数据集是搜狗新闻数据集“corpus_6_4000”，它包含六大类新闻，每类新闻4000篇，每篇新闻长度在几百到几千字不等。六类新闻分别是'Auto', 'Culture', 'Economy', 'Medicine', 'Military', 'Sports'。今天的任务就是使用监督学习算法（朴素贝叶斯）来实现文本自动分类问题。话不多说，让我们
转载
2023-12-18 23:10:55
92阅读
完整代码及其数据，请移步小编的GitHub 传送门：请点击我 如果点击有误：https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote前言 整理SVM（support vector machine）的笔记是一个非常麻烦的事情，一方面这个东西本来就不好理解，要深入学习需要花费大量的时间和精力，另一方面我本身也是个初学者，整理起来难免思路混乱。所以我对S
转载
2023-07-12 22:04:30
166阅读
爬虫数据网址：新闻中心滚动新闻_新浪网最近想获取一些新闻数据来做一个NLP的分类模型所以爬取了新浪的一些新闻数据用于学习使用。首先先查看网页源码：发现url中id和类别中的s_id相等，经过尝试替换，发现该编号确实是类别所在标签。有发现page这个参数和页数相同，其中num=50 ,和pageid=153这两个参数没有太大的影响，所以就可以通过修改这两个参数的值来获得不同标签下的url了
转载
2023-08-14 23:47:35
150阅读
利用sklearn执行SVM分类时速度很慢，采用了多进程机制。 一般多进程用于独立文件操作，各进程之间最好不通信。但此处，单幅影像SVM分类就很慢，只能添加多进程，由于不同进程之间不能共用一个变量（即使共用一个变量，还需要添加变量锁），故将单幅影像分为小幅，每小幅对应一个进程，每个进程对该小幅数据分 ...
转载
2021-11-03 21:53:00
413阅读
2评论
想问一下各位大佬，在对数据集做svm分类时在这个部分一直报这个错误是因为什么呀
原创
2023-06-21 20:37:19
170阅读
1评论
目标是把腾讯新闻主页上所有新闻爬取下来，获得每一篇新闻的名称、时间、来源以及正文。接下来分解目标，一步一步地做。步骤1：将主页上所有链接爬取出来，写到文件里。python在获取html方面十分方便，寥寥数行代码就可以实现我们需要的功能。代码如下:def getHtml(url):page = urllib.urlopen(url)html = page.read()page.close()retu
转载
2023-07-08 20:52:11
125阅读
准备相信各位对python的语言简洁已经深有领会了。那么，今天就带大家一探究竟。看看一行python代码究竟能干些什么大新闻。赶紧抄起手中的家伙，跟小编来试试吧。首先你得先在命令行进入python。像下面一样。> python
Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 23 2016, 08:06:12) [MSC v.1900 64 bit (AMD64
转载
2024-03-01 20:47:28
8阅读
# 新闻主题分类：用Python实现自动化分类
在数字化时代，每天都有成千上万的新闻涌现。在这样的信息洪流中，如何快速、准确地对新闻进行主题分类，是一个亟需解决的问题。本文将介绍如何利用Python实现新闻主题分类，帮助我们更好地处理和理解新闻信息。
## 一、新闻主题分类的意义
新闻主题分类能够帮助读者更快速地定位感兴趣的内容，同时也利于新闻平台进行信息推送、广告定向等业务。通过对新闻进行
# 用 Python 实现新闻主题分类
作为一名刚入行的小白，了解新闻主题分类的流程至关重要。下面我将通过一系列步骤，详细介绍如何使用 Python 实现新闻主题分类的基本过程，同时提供必要的代码和解释。
## 流程概述
以下是实现新闻主题分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------
2021-4月Python 机器学习——中文新闻文本标题分类(简单容易版)试题说明 任务描述 基于THUCNews数据集的文本分类， THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档，参赛者需要根据新闻标题的内容用算法来判断该新闻属于哪一类别数据说明 THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生
转载
2023-10-20 22:19:25
12阅读
原理SVM被提出于1964年，在二十世纪90年代后得到快速发展并衍生出一系列改进和扩展算法，在人像识别、文本分类等模式识别（pattern recognition）问题中有得到应用。支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning） 方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classi
转载
2023-12-07 01:29:06
106阅读
Python 3.10的发布是全球志愿者所做的伟大工作的结晶，在2021年10 月主导了 Python 社区的新闻周期。在此版本提供新功能的同时，Python 在TIOBE 编程社区索引中被公认为本月的顶级编程语言。通过参与Python 开发人员调查和回答 PyCon 美国 2022提案征集，您还有一些新的机会来支持社区。 Python 3.10 版本现在每年都会发布新版本的 Pytho
转载
2024-03-13 22:09:18
72阅读
原标题：如何用 100 行 Python 代码实现新闻爬虫？每天我都要坐地铁上班，而地铁里完全没有手机信号。但我希望在坐地铁的时候读些新闻，于是就写了下面这个新闻爬虫。我并没有打算做很漂亮的应用，所以只完成了原型，它可以满足我最基本的需求。其思路很简单：找到新闻源；用Python抓取新闻；利用BeautifulSoup分析HTML并提取出内容；转换成容易阅读的格式并通过邮件发送。下面详细介绍每个部
转载
2023-11-28 15:03:09
93阅读
import numpy as np from sklearn import svm X = np.array([[-1, -1], [-2, -1], [1, 1], [2, 1]]) y = np.array([1, 1, 2, 2]) clt = svm.SVC(probability = True) clt.fit(X, y) print clt.predict([[-0.8, -...
原创
2022-05-19 21:25:27
677阅读
对新闻文本（10类）进行文本分类，通过准确率、召回率、 f1-score 等指标对分类结果进行分析。python版本：python 3.6 分类方法：朴素贝叶斯需导入的相关库import os
import time
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba
from jieba import analyse
from sklearn.
转载
2024-04-24 16:10:14
209阅读
1评论
[1]王婉,张向先,卢恒,张莉曼.融合FastText模型和注意力机制的网络新闻文本分类模型[J].现代情报,2022,42(03):40-47.针对问题： 1.短文本的特征稀疏 2.需要提高文本分类的精确度最终选择的解决方法： 1.Ngram2vec模型集合了Word2vec模型与FastText模型的优势，解决特征稀疏 2.注意力机制，提高精确度补充概念： FastText: 2016年，Fa
转载
2023-08-11 17:28:27
289阅读
分类问题Demo这应该是我能想到最简单的方法惹， 应该是我能想明白的 emm 这中不仅仅用于新闻分类，可以扩展为 标签分类。 这里仅用新闻做实验鬼知道我参考了多少博客， 一个能直接跑起来的都没有思路通过不同种类新闻提出关键词使用gensim 训练 建立语意向量通过 向量 对比 做语意匹配数据源由于爬虫爬取的新闻 还需要自己分类 =。= ，于是偷懒使用 sougou 2008年 的数据（http:/
转载
2024-04-16 22:02:53
30阅读
一般做分类比较重要的有三个步骤，每一步都对分类结果有很大的影响1.找到合适的特征，举个栗子，例如题主的年龄估计，可以对图像进行预处理二值化(对图像分类这步很重要), 之后取横向的线的数目作为一个特征(纯属猜测，不确定这个特征是否有效),把很多个特征组成一个特征向量2.选择合适的分类器，常用的分类器有SVM,LR,ANN等，对不同场景使用合适的分类器,上面有朋友提到LR，当然LR比较简单而且速度...
原创
2021-06-10 18:21:49
445阅读
点赞
一般做分类比较重要的有三个步骤，每一步都对分类结果有很大的影响1.找到合适的特征，举个栗子，例如题主的年龄估计，可以对图像进行预处理二值化(对图像分类这步很重要), 之后取横向的线的数目作为一个特征(纯属猜测，不确定这个特征是否有效),把很多个特征组成一个特征向量2.选择合适的分类器，常用的分类器有SVM,LR,ANN等，对不同场景使用合适的分类器,上面有朋友提到LR，当然LR比较简单而且速度...
原创
2022-03-02 09:26:54
284阅读
