文本分类（svm）第13页

深度学习｜词嵌入的演变

这些嵌入可用于语义搜索等任务，其中文本片段根据含义或上下文的相似性进行排名，以及其他自然语言处理任务，如情感分析、文本分类和机器

冷冻工厂·2023-12-21 20:36

【AI-1】卷积神经网络

典型的监督学习算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机（SVM）和随机森林等。无监督学习（UnsupervisedLearning）：在无监督学习

W Y·2023-12-21 15:00

Vue--楼层导航

$refsvm.

民谣123·2023-12-21 12:22

支持向量机SVM

支持向量机要解决什么问题要解决的问题:什么样的决策边界才是最好的呢?特征数据本身如果就很难分，怎么办呢?计算复杂度怎么样?能实际应用吗?决策边界（DecisionBoundary）决策边界是一个假想的边界，用来区分不同类别的数据点。在特征空间中，决策边界定义了一个分界线或分界面，用于决定新的输入数据点应该被分类为哪一类。特征与决策边界在二维特征空间中，决策边界通常是一条线。在三维特征空间中，决策边

kaka_hikun·2023-12-21 12:50

Python新闻文本分类系统的设计与实现：基于Flask、贝叶斯算法的B/S架构

Python新闻文本分类系统的设计与实现：基于Flask、贝叶斯算法的B/S架构引言数据获取与处理数据分析与可视化文本分类模型结论引言在信息爆炸的时代，新闻数据的快速获取和准确分类变得尤为重要。

爱欲无极·2023-12-21 11:32

常见的分类算法

在实际应用中，分类算法被广泛应用于文本分类、情感分析、图像识别、信用评级等领域。

调钟师·2023-12-21 01:01

机器学习笔记：支持向量机回归SVR

1主要思想主要思路类似于机器学习笔记：支持向量机SVM_支撑向量学习-CSDN博客和SVM的区别主要有解法和SVM区别不大，也是KKT2和线性回归的区别对SVR，如果f(x)和y之间的差距小于阈值ε【也即落在两条间隔带之间

UQI-LIUWJ·2023-12-20 23:16

【机器学习】线性模型-线性支持向量机

lossSVC原问题L2正则化L2-lossSVC原问题L2正则化SVC对偶问题L1正则化L2-lossSVC原问题多分类线性支持向量机四、示例代码（LinearSVC、SVC）在本练习中，我们将使用支持向量机（SVM

十年一梦实验室·2023-12-20 22:40

Python高级算法——支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

Python中的支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）：理论与实践支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。

Echo_Wish·2023-12-20 22:09

SVM —— 理论推导

SVM支持向量线性可分最大间隔超平面最大间隔超平面的推导支持向量分类间隔的推导最优化问题对偶问题拉格朗日乘子法强对偶性SVM优化软间隔解决问题优化目标及求解核函数线性不可分核函数的作用常见核函数SVM算法优缺点支持向量机

写进メ诗的结尾。·2023-12-20 20:37

基于改进鲸鱼算法的最小乘支持向量机数据分类

基于改进鲸鱼算法的最小乘支持向量机数据分类支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，用于数据分类和回归分析。

后端架构魔术师·2023-12-20 15:34

支持向量机支持向量机概述

支持向量机概述支持向量机SupportVectorMachineSVM)是一类按监督学习(supervisedlearning)方式对数据进行二元分类的广义线性分类器(generalizedlinearclassifier

小小程序○·2023-12-20 06:13

人工智能_机器学习069_SVM支持向量机_网格搜索_交叉验证参数优化_GridSearchCV_找到最优的参数---人工智能工作笔记0109

支持向量机的参数优化,可以看到这次我们需要,test_data这个是测试数据,容纳后train_data这个是训练数据这里首先我们,导出importnumpyasnp导入数学计算包fromsklearn.svmimportSVC

脑瓜凉·2023-12-20 05:36

鸢尾花分类

文章链接：文章链接实验目标：构建一个SVM分类模型，根据鸢尾花数据集中的的花萼和花瓣大小将其分为三种不同的品种分类。

小铁匠的剑·2023-12-20 03:18

pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）

pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）原任务链接目录pytorch文本分类（三）模型框架（DNN&textCNN）1.背景知识深度学习2.DNN2.1从感知器到神经网络2.2DNN

大地之灯·2023-12-20 00:59

【网络安全】-Linux操作系统—VMWare软件

文章目录VMWare软件的安装选择VMWare版本下载VMWare安装过程VMWare的常用操作创建新的虚拟机配置虚拟机启动和关闭虚拟机安装VMWareToolsVMWare的克隆和快照克隆（Clone

移动安全星球·2023-12-19 23:32

NLP实战之BERTopic主题分析

通过主题分析，我们可以揭示文本数据中的隐藏主题，这对于信息检索、文本分类、舆情分析等任务非常有用。

分毫析厘·2023-12-19 22:51

2019-07-04

服务器：dc8dedi3292.cdn-aliyun.comdc2shark09328.cdn-aliyun.comus0001asdjasdf.cdn-aliyun.comus00002svmfdg.cdn-aliyun.com

如意瑞德·2023-12-19 18:59

朴素贝叶斯

朴素贝叶斯朴素贝叶斯理论贝叶斯决策理论条件概率全概率公式贝叶斯公式朴素贝叶斯言论屏蔽新浪新闻分类朴素贝叶斯算法的优缺点朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的有监督的机器学习算法，解决的是分类问题，如文本分类

写进メ诗的结尾。·2023-12-19 06:49

回归预测 | MATLAB实现GA-LSSVM基于遗传算法优化最小二乘向量机的多输入单输出数据回归预测模型（多指标，多图）

回归预测|MATLAB实现GA-LSSVM基于遗传算法优化最小二乘向量机的多输入单输出数据回归预测模型（多指标，多图）目录回归预测|MATLAB实现GA-LSSVM基于遗传算法优化最小二乘向量机的多输入单输出数据回归预测模型

机器学习之心·2023-12-19 06:07

机器学习 | SVM支持向量机

欲穷千里目，更上一层楼。一个空间的混乱在更高维度的空间往往意味着秩序。Machine-Learning:《机器学习必修课：经典算法与Python实战》配套代码-Gitee.com1、核心思想及原理针对线性模型中分类两类点的直线如何确定。这是一个ill-posedproblem。线性模型通过求解各点距离进行投票，可以使用sigmoid函数来求解总损失，转换成一个最优化问题。但是模型泛化能力太差，很容

西皮呦·2023-12-19 06:06

分类预测 | Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】

分类预测|Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现AOA-SVM算术优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述

机器学习之心·2023-12-19 06:35

支持向量机（SVM）：高效分类的强大工具

文章目录前言1.SVM的基本原理1.1核心思想1.2支持向量1.3最大化建模1.4松弛变量1.5核函数2.SVM与逻辑回归的区别和联系2.1区别2.2联系3.SVM的应用领域3.1图像分类3.2文本分类

_用户昵称_·2023-12-19 06:34

预测算法|高斯过程回归GPR算法原理及其优化实现

目前，常用的机器学习方法主要有支持向量机（supportvectormachine，SVM)、反向传播神经网络（backpropagationneuralnetwork，BPNN)等非概率方法以及高斯过程回归

KAU的云实验台·2023-12-18 23:15

动手学深度学习-自然语言处理：应用

自然语言处理：应用情感分析及数据集情感分析研究人们在文本中的情感，这被认为是一个文本分类问题，它将可变长度的文本序列进行转换为固定长度的文本类别。

jieHeEternity·2023-12-18 14:09

pytorch文本分类（一）：文本预处理

pytorch文本分类（一）：文本预处理本文为自己在鲸训练营答题总结，作业练习都在和鲸社区数据分析协作平台ModelWhale上。

大地之灯·2023-12-18 11:11

pytorch文本分类（二）：引入pytorch处理文本数据

pytorch文本数据处理目录pytorch文本数据处理1.Pytorch背景2.数据分割3.数据加载Dataset代码分析字典的用途代码修改的目的Dataloader4.练习原学习任务链接相关数据链接：https://pan.baidu.com/s/1iwE3LdRv3uAkGGI2fF9BjA?pwd=ro0v提取码：ro0v–来自百度网盘超级会员V4的分享1.Pytorch背景Pytorch

大地之灯·2023-12-18 11:39

深入探讨人工智能目标检测：算法、应用与未来趋势

1.目标检测算法传统算法：基于手工设计特征和分类器的方法，如Haar级联、HOG+SVM等。深度学习算法：基于深度神经网络，如RCNN系列、YOLO系列、SSD等。

鳗小鱼·2023-12-18 10:58

Support Vector Machine(SVM)——支持向量机

1.从逻辑回归到SVM回顾一下逻辑回归的模型然后经过sigmoid函数得到预测y=1的概率，sigmoid函数如下图对于单个样本来说损失函数如下当一个输入的真实标签为1时，损失函数就只剩，如左图所示,我们想要让

搁浅丶.·2023-12-18 07:05

机器学习入门-西瓜书总结笔记第十三章

西瓜书第十三章-半监督学习一、未标记样本二、生成式方法三、半监督SVM四、图半监督学习五、基于分歧的方法六、半监督聚类一、未标记样本形式化地看，有训练样本集Dl={(x1,y1),(x2,y2),⋯ ,

一入材料深似海·2023-12-18 06:14

Mistral MOE架构全面解析

从代码角度理解Mistral架构Mistral架构全面解析前言Mistral架构分析分词网络主干MixtralDecoderLayerAttentionMOEMLP下游任务因果推理文本分类Mistral

江小皮不皮·2023-12-18 03:06

Llama 架构分析

从代码角度进行Llama架构分析Llama架构分析前言Llama架构分析分词网络主干DecoderLayerAttentionMLP下游任务因果推理文本分类Llama架构分析前言Meta开发并公开发布了

江小皮不皮·2023-12-18 03:35

SpringBoot进行自然语言处理，利用Hanlp进行文本情感分析

进行文本情感分析，如果有什么需要改进的地方还请大佬指出⛺️作者简介：大家好，我是青衿☁️博客首页：CSDN主页放风讲故事每日一句：努力一点，优秀一点目录文章目录**目录**一、说明二、自然语言处理简介三、Hanlp文本分类与情感分析基本概念语料库用

放风讲故事·2023-12-18 03:45

NLP项目实战01--电影评论分类

在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。

陶陶name·2023-12-17 23:47

机器学习笔记

关键词：数据模型预测2.机器学习算法分类2.1监督学习数据集有标签监督学习三要素：模型算法策略2.1.1分类classification离散型数据常用算法：Knn，朴素贝叶斯，svm，决策树与随机森林，

偏偏偏执先生·2023-12-17 17:40

基于pytorch 的RNN实现字符级姓氏文本分类

当使用基于PyTorch的RNN实现字符级姓氏文本分类时，我们可以使用一个非常简单的RNN模型来处理输入的字符序列，并将其应用于姓氏分类任务。

Tony小周·2023-12-17 16:30

自然语言处理基础

自然语言处理基础自然语言处理基础文本的表示词的独热表示词的分布式表示词嵌入表示文本的词袋表示自然语言处理任务语言模型NLP基础任务NLP应用任务基本问题文本分类问题结构预测问题序列到序列问题自然语言处理基础文本的表示在使用字符串表示

沅有沚兮·2023-12-17 12:27

分类预测 | Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】

分类预测|Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】目录分类预测|Matlab实现DBO-SVM蜣螂算法优化支持向量机的数据分类预测【23年新算法】分类效果基本描述程序设计参考资料分类效果基本描述

机器学习之心·2023-12-17 12:55

【机器学习】libsvm 简单使用示例（C++）

libsvm简单使用demo一、libsvm使用说明二、svm.h源码#ifndef_LIBSVM_H//如果没有定义_LIBSVM_H宏#define_LIBSVM_H//则定义_LIBSVM_H宏，

十年一梦实验室·2023-12-17 09:55

2018文章集合

机器学习实战该系列讲解了经典机器学习算法的原理（KNN，决策树，SVM，k-means，pca等），并从伪代码入手，一步步深入到各种算法的Python实现。

罗罗攀·2023-12-17 08:22

机器学习中的分类算法详细介绍一（KNN、决策树）

机器学习中的分类算法有：KNN算法、决策树、随机森林、SVM、极限学习机、多层感知机（BP神经网络）、贝叶斯方法。

摸鱼的机器猫·2023-12-17 07:21

贝叶斯分类器-对文本的分类

前言翻看贝叶斯的案例，我们就会发现90%以上的案例都是文本分类，如果想以后转做文本数据数据挖掘，那么贝叶斯应该是必须点亮的技能灯。“真的是任重道远啊，希望三天时间能skip到下一个算法。”

在做算法的巨巨·2023-12-16 22:44

【基于Python的信用卡客户历史数据分析与挖掘】

我们将运用SVM算法、决策树算法、KNN算法以及随机森林算法，通过ROC曲线、混淆矩阵等

爱欲无极·2023-12-16 21:23

GEE机器学习——利用支持向量机SVM进行土地分类和精度评定

支持向量机方法支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是一种常用的机器学习算法，主要用于分类和回归问题。

此星光明·2023-12-16 19:06

分类（四）—— 支持向量机

主要内容分类概述决策树归纳K近邻算法支持向量机朴素贝叶斯分类模型评估与选择组合分类小结四、支持向量机支持向量机（SupportVetorMachine，SVM）由Vapnik等人于1995年首先提出，在解决小样本

shi_jiaye·2023-12-16 17:42

人工智能文本分类

在本文中，我们全面探讨了文本分类技术的发展历程、基本原理、关键技术、深度学习的应用，以及从RNN到Transformer的技术演进。

!chen·2023-12-16 15:48

机器学习支持向量机（SVM）

svm与logstic异同svm支持向量机，因其英文名为supportvectormachine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化

kk要读书·2023-12-16 12:03

利用n_gram进行情感分析

一、思路二、关键步骤实现1、利用tf-idf进行特征提取详见利用tf-idf对特征进行提取-CSDN博客2、利用svm进行模型训练详见利用svm进行情感分析-CSDN博客

SmartDemo·2023-12-16 06:17

利用svm进行模型训练

一、步骤1、将文本数据转换为特征向量：tf-idf2、使用这些特征向量训练SVM模型二、代码fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.metricsimport

SmartDemo·2023-12-16 06:42

【machine learning for everyone 人人都可以学的机器学习】系列文章 1【数据预处理、KNN、朴素贝叶斯、线性回归、SVM、Neural Net】

machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习文章目录machinelearningforeveryone人人都可以学的机器学习前言数据数据集处理模型相关kNNNaiveBayesLogRegressionsvcNeuralNet前言数据集:https://archive.ics.uci.edu/dataset/159/magic+gamma+telescope数据co

weixin_40293999·2023-12-16 05:05

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