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    2018-10-30 14:19:14
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    2018-10-23 10:52:16
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    2014-02-12 12:46:09
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    2017-05-30 20:21:58
    阅读量:5965
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    2018-05-20 14:59:10
    阅读量:14826
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  • 文本分类是机器学习在自然语言处理中的最常用也是最基础的应用,机器学习相关内容可以直接看我的有关scikit-learn相关教程,本节直接涉及nltk中的机器学习相关内容预备机器学习的过程是训练模型和使用模型的过程,训练就是基于已知数据做统计学习,使用就是用统计学习好的模型来计算未知的数据。机器学习分为有监督学习和无监督学习,文本分类也分为有监督的分类和无监督的分类。有监督就是训练的样本数据有了确定
    2017-09-01 13:50:47
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  • 首先,文本数据属于非结构化数据,一般要转换成结构化的数据,一般是将文本转换成“文档-词频矩阵”,矩阵中的元素使用词频或者TF-IDF。TF-IDF的主要思想是:如果某一个词或短语在一篇文章中出现的频率高,并且在其他文章中很少出现,则认为此词或短语具有很好的类别区分能力,适合用于分类。TF-IDF=TF*IDFIDF主要思想:如果包含词条t的文档越少,也就是n越小,IDF越到,则说明词条t具
    2018-01-25 13:07:15
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    2017-10-13 15:19:19
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  • [写在前面:最近工作上事情比较多,加上年终述职和元旦假期去首都玩了一次,导致这篇博客前前后后写了快有半个月,跨越了2017和2018年,意义非凡。在这里祝大家新年快乐,也希望自己在新的一年能够坚持学习,提升自己!]  上一篇博客机器学习之路——朴素贝叶斯分类写到了朴素贝叶斯的理论知识,今天来讲一下朴素贝叶斯实战——垃圾邮件过滤,本文内容参考《机器学习实战》。  举个简单的例子,我们在网上发帖的时候,
    2017-12-26 21:19:41
    阅读量:3560
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