朴素贝叶斯文本分类第12页

【从0开发】百度BML全功能AI开发平台【实操：以部署情感分析模型为例】

目录一、全功能AI开发平台介绍二、AI项目落地应用流程（以文本分类为例）2-0、项目开始2-1、项目背景2-2、数据准备介绍2-3、项目数据2-4、建模调参介绍2-5、项目的建模调参2-6、开发部署2-

ㄣ知冷煖★·2023-10-15 19:15

【机器学习算法-朴素贝叶斯、支持向量机】

机器学习算法-朴素贝叶斯算法1.朴素贝叶斯算法2.支持向量机2.1SVM基本综述1.朴素贝叶斯算法朴素贝叶斯是生成模型，需要根据已有的数据求出先验概率。

闲看庭前梦落花·2023-10-15 08:02

文本(图书)分类比赛学习笔记

赛题任务：文本分类是根据文本的特征（内容或属性），将给定文本划分到相应的类别中。文本分类已经成为自然语言处理领域非常经典和基础的应用。其中，图书已经成为人类文本语料的重要来源和组成部分。

不懂安全的AI小白·2023-10-15 06:51

机器学习期末总复习详解

进行机器学习的步骤机器学习算法的分类第二章模型评估经验误差与过拟合评估方法性能度量第三章k邻近算法KNN算法流程时间复杂度kd树k邻近算法优缺点第四章决策树决策树算法流程划分选择信息增益ID3增益率C4.5基尼指数CART剪枝处理剪枝的基本策略预剪枝后剪枝第五章朴素贝叶斯算法贝叶斯公式拉普拉斯修正第六章逻辑斯蒂回归

打代码能当饭吃？·2023-10-14 22:16

数据挖掘的十大算法

分类算法：C4.5，朴素贝叶斯（NaiveBayes），SVM，KNN，Adaboost，CART聚类算法：K-Means，EM关联分析：Apriori连接分析：PageRankC4.5C4.5算法是得票最高的算法

楚小武·2023-10-14 01:36

松弛变量与惩罚因子

1.松弛变量现在我们已经把一个本来线性不可分的文本分类问题，通过映射到高维空间而变成了线性可分的。就像下图这样：圆形和方形的点各有成千上万个（毕竟，这就是我们训练集中文档的数量嘛，当然很大了）。

hutingting0611·2023-10-14 01:32

机器学习算法概述

强化学习机器学习算法介绍1回归算法01线性回归：02非线性回归03逻辑回归2聚类01基于层次的聚类02基于分割（划分）的聚类03基于密度的聚类04基于网格的聚类05基于模型的聚类3分类：01逻辑回归02朴素贝叶斯分类器

uuddoop·2023-10-13 22:49

中文邮件分类[朴素贝叶斯、支持向量机、Logistic,TF-IDF,词袋模型]

读研第一次写博客，会不定时将自己做的小项目分享到这，加油第二次更改增加了特征工程，新加文本长度和符号比例两个特征，预测精确度达到了95.7%，比原来增加了2.1%，见本文第6节由于有人问起代码测试有问题，我将所有代码放在文章末尾了，可以一次测试没有错误，关键点把邮件，stop_word放在运行目录下，导入路径写自己的运行路径即可2021年11月30日--Walker本文为垃圾邮件分类的小作业1.问

Walker@Bruce Lee·2023-10-13 09:50

机器学习-P5 朴素贝叶斯算法（书P53）

文章目录一，概述1，条件概率（Condittionalprobability）2，全概率公式3，贝叶斯推断二，举个“栗子”（手动星标）三，朴素贝叶斯的种类如何选择1，高斯分布的朴素贝叶斯算法GaussianNB

壮壮不太胖^QwQ·2023-10-13 06:10

基于 LSTM 进行多类文本分类(附源码）

NLP的许多创新是如何将上下文添加到词向量中。一种常见的方法是使用循环神经网络。以下是循环神经网络的概念：他们利用顺序信息。他们可以捕捉到到目前为止已经计算过的内容，即：我最后说的内容会影响我接下来要说的内容。RNNs是文本和语音分析的理想选择。最常用的RNNs是LSTM。来源：https://colah.github.io/posts/2015-08-Understanding-LSTMs/以上

Python算法实战·2023-10-13 03:52

朴素贝叶斯（Naive Bayes）模型

贝叶斯原理贝叶斯为了解决一个叫“逆向概率”问题写了一篇文章，尝试解答在没有太多可靠证据的情况下，怎样做出更符合数学逻辑的推测“逆向概率”是相对“正向概率”而言正向概率，比较容易理解，比如我们已经知道袋子里面有N个球，不是黑球就是白球，其中M个是黑球，那么把手伸进去摸一个球，就能知道摸出黑球的概率是多少=>这种情况往往是上帝视角，即了解了事情的全貌再做判断逆向概率，贝叶斯则从实际场景出发，提了一个问

Sara_d94e·2023-10-12 07:12

机器学习总结

朴素贝叶斯fromsklearnimportdatasetsiris=datasets.load_iris()fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBgnb=GaussianNB

净土_0342·2023-10-12 06:38

朴素贝叶斯算法案例

"""朴素贝叶斯算法案例"""importnumpyasnp#准备数据defloadDataSets():"""加载数据集:return:dataMatrix,labelList"""dataMatrix

不学无数YD·2023-10-12 03:13

NLP 学习3

Task3基于机器学习的文本分类文本表示方式one-hotBagsofWords词袋模型1.若采用只记录是否出现，即0/1的形式。只能表现出词是否出现的差异，并没有刻画词出现次数多少的差异。

Cxgoal·2023-10-11 23:34

文本分类入门

LarryNLPIR·2023-10-11 10:22

DEVONthink Pro for Mac(mac文件管理工具)

DEVONthinkPro中文版是mac上一款非常好用的文件管理工具，用户可以快速记录各种笔记软件，其中DEVONthinkProMac版在操作体验上来说还是相当出色的，而且支持表格文本分类。

Mac_米米·2023-10-11 05:47

SVM应用

具体来说，可以通过以下步骤实现基于朴素贝叶斯算法的文本分类：将文本转化为词袋模型，并统计每个词出现的次数。计算每个类别的先验概率P(Ci)，即所有训练数据中属于该类别的样本数占总样本数的比例。

Blossom i·2023-10-11 01:25

【论文解读】文本分类上分利器:Bert微调trick大全

中文标题：如何微调BERT进行文本分类？

致Great·2023-10-10 10:56

使用anaconda 安装torchtext_Pytorch学习记录-更深的TorchText学习01

找到两个教程教程1practical-torchtext教程2pytorch-sentiment-analysis1.practical-torchtext简介有效使用torchtext的教程，包括两个部分文本分类词级别的语言模型

weixin_39776991·2023-10-09 19:08

伯努利朴素贝叶斯

TIME:2018-05-17sklearn.naive_bayes.BernoulliNB与多项式模型一样，伯努利模型适用于离散特征的情况，所不同的是，伯努利模型中每个特征的取值只能是1和0(以文本分类为例

niartnelis·2023-10-09 14:59

bert入门

BERT的主要目标是在大规模文本语料库上进行预训练，然后可以通过微调来用于各种NLP任务，例如文本分类、命名实体识别、问答等。BERT的核心思想是在大规模文本语料库上进行预训

李亚松-·2023-10-09 11:40

文本分类达到0.717的准确率，发文庆祝

一直在关注文本分类的动态，直到最近找到了应用场景才开始真正动手。AI很火，但是泡沫终将远去，在AI技术成本昂贵的今天，我们的投资在多年后能留下多少一定是技术本身带来的商业价值。

hohoha·2023-10-08 15:07

PyTorch入门（五）使用CNN模型进行中文文本分类

本文将会介绍如何在PyTorch中使用CNN模型进行中文文本分类。

山阴少年·2023-10-08 10:40

计算机毕业设计之Python+Spark+Scrapy新闻推荐系统新闻大数据新闻情感分析新闻文本分类新闻数据分析新闻爬虫可视化

开发技术Hadoop、Spark、SparkSQL、Python、Scrapy爬虫框架、MySQL、协同过滤算法(双算法，基于用户、基于物品全实现)、阿里云短信、百度AI人工智能识别、支付宝沙箱支付、echarts全中国首创自研Python+SpringBoot+Vue.js+Spark【大数据+web+机器学习】智能开发平台，不仅能够弥补开发者前后端分离网站开发的短板，还能迅速完成大数据、机器学

计算机毕业设计大神·2023-10-08 09:39

解密人工智能：决策树 | 随机森林 | 朴素贝叶斯

文章目录一、机器学习算法简介1.1机器学习算法包含的两个步骤1.2机器学习算法的分类二、决策树2.1优点2.2缺点三、随机森林四、NaiveBayes（朴素贝叶斯）五、结语一、机器学习算法简介机器学习算法是一种基于数据和经验的算法

春人.·2023-10-07 11:51

基于深度学习的聊天机器人

基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备文章目录基于深度学习的聊天机器人-项目前期知识准备一、TensorFlow框架简介二、NLP基础1.常用的神经网络模型2.词法分析3.贝叶斯和朴素贝叶斯4.隐马尔科夫模型

Chiancc·2023-10-07 10:12

人工智能需要学习哪些数学基础？AI数学基础

例如，朴素贝叶斯分类器、高斯混合模型、隐马尔可夫模型等算法都是基于概率论和统计学理论。线性代数：线性代数是

AI小菜鸡一个·2023-10-07 08:40

机器学习基础之《分类算法（9）—分类算法小结》

封装了机器学习算法二、KNN算法根据你的邻居来确定类别谁是邻居距离公式欧式距离曼哈顿距离闵可夫斯基距离K的取值找到最近的几个邻居K过小，容易受到异常值的影响K过大，容易受到样本不均衡的影响应用场景少量的数据三、朴素贝叶斯算法朴素

csj50·2023-10-06 15:36

ML算法与代码实现——朴素贝叶斯

联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率记作：P(A,B)条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率记作：P(A|B)贝叶斯定理：贝叶斯公式的理解：百度百科吸毒者检测例子：贝叶斯定理在检测吸毒者时很有用。假设一个常规的检测结果的敏感度与可靠度均为99%，也就是说，当被检者吸毒时，每次检测呈阳性（+）的概率为99%。而被检者不吸毒时，每次检测呈阴性（-）的概率为99%。从检

Roby1343be0·2023-10-06 06:18

简单查找重复文本文件

声明这是最初我的提问给个文本分类清单input查找文件夹下.py.txt.excel.word一模一样的文本不是找文件名找相同格式下的文件文本是否一样文件单独复制到文件夹下两个文件全部复制到文件夹下print

代码改变社会·2023-10-05 00:41

【数据科学】Scikit-learn[Scikit-learn、加载数据、训练集与测试集数据、创建模型、模型拟合、拟合数据与模型、评估模型性能、模型调整]

这里写目录标题一、Scikit-learn二、加载数据三、训练集与测试集数据四、创建模型4.1有监督学习评估器4.1.1线性回归4.1.2支持向量机(SVM)4.1.3朴素贝叶斯4.1.4KNN4.2无监督学习评估器

TJUTCM-策士之九尾·2023-10-04 09:19

【论文笔记】融合标签向量到BERT：对文本分类进行改进

论文简介：融合标签嵌入到BERT：对文本分类进行有效改进论文标题：FusingLabelEmbeddingintoBERT:AnEfficientImprovementforTextClassification

致Great·2023-10-04 01:26

入门 | CNN也能用于NLP任务，一文简述文本分类任务的7个模型

选自AhmedBESBES作者：AhmedBesbes本文转自“机器之心”（almosthuman2014）本文介绍了用于文本分类任务的7个模型，包括传统的词袋模型、循环神经网络，也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络

视学算法·2023-10-03 18:28

一文简述文本分类任务的7个模型

视学算法·2023-10-03 18:28

（翻译）传统和深度学习模型在文本分类中的应用综述与基准

原文：Overviewandbenchmarkoftraditionalanddeeplearningmodelsintextclassification本文是我在试验Twitter数据情感分析时所写的前一篇文章的扩展。回到过去，我探索了一个简单的模型：一个在keras上训练的双层前馈神经网络。输入推文被表示为文档向量，这是由组成推文的单词的嵌入的加权平均值产生的。我使用的嵌入是一个word2ve

qubeijun·2023-10-03 18:57

一文简述文本分类任务的7个模型(附代码)

阅读大概需要15分钟Follow小博主，每天更新前沿干货选自|AhmedBESBES作者|AhmedBesbes转自|机器之心本文介绍了用于文本分类任务的7个模型，包括传统的词袋模型、循环神经网络，也有常用于计算机视觉任务的卷积神经网络

深度学习技术前沿·2023-10-03 18:57

整理了197个经典SOTA模型，涵盖图像分类、目标检测、推荐系统等13个方向

今天来帮大家回顾一下计算机视觉、自然语言处理等热门研究领域的197个经典SOTA模型，涵盖了图像分类、图像生成、文本分类、强化学习、目标检测、推荐系统、语音识别等13个细分方向。

深度之眼·2023-10-03 07:30

人工智能助手，你我皆可拥有

它在自然语言处理领域取得了很大的成功，被广泛应用于对话系统、文本生成、文本分类、问答系统等多个领域。ChatGPT当下已经成为了人尽皆知的科技独宠，重新把人工智能推向风口浪尖。

开源服务指南·2023-10-03 04:46

朴素贝叶斯

贝叶斯网络是有向无环图image.png朴素贝叶斯的优点与缺点：优点：容易快速建模，在多分类问题中表现优良；当特征独立时，朴素贝叶斯分类效果好于逻辑回归等其他分类器，且需要的数据量更少；相对连续性的数据

tongues·2023-10-02 13:03

基于python的情感分析案例-基于 Python 和 NLTK 的推特情感分析

基于Python和NLTK的推特情感分析作者：宋彤彤1.导读NLTK是Python的一个自然语言处理模块，其中实现了朴素贝叶斯分类算法。

weixin_37988176·2023-10-02 01:23

支持向量机SVM：从数学原理到实际应用

LagrangeMultipliers）KKT条件核技巧（KernelTrick）双重问题和主问题（DualandPrimalProblems）四、代码实现数据预处理模型定义优化器选择训练模型评估模型五、实战应用文本分类图像识别生物信息学金融预测客户细分六

TechLead KrisChang·2023-10-01 13:54

【深度学习】Hugging Face Transformers：预训练语言模型与迁移学习

我们将通过示例来说明如何使用Transformers库进行文本分类、生成等任务，以及如何用自己的数据微调预训练模型。

PyTechShare·2023-10-01 03:15

Coovally模型探索：一键下载Hugging Face预训练模型并集成应用

实现目标检测、图像分割、文本分类、多模态建模等12小类任务类型微调与应用。在模型创建中，系统支持用户上传本地模型文件创建模型，同时也支

Coovally AI模型快速验证·2023-10-01 03:15

Coovally模型探索：快速获取并应用MMDetection模型

实现目标检测、图像分割、文本分类、多模态建模等12小类任务类型微调与应用。Coovally平台实现了对开源社区模型MMDetection的一键式支持。在Coovally的模型探索页面，用户只需搜