朴素贝叶斯文本分类

有监督学习 与 非监督学习 差异

包括所有的回归算法和分类算法，例如线性回归、决策树、朴素贝叶斯等。无监督学习：训练集只有输入（没有输出）组成。包括所有的聚类算法，例如k-means等。深度学习：只是指结构有深度的算法。
低调的风·2023-09-29 14:57

huggingface_hub v0.17 现已发布

，感谢社区的巨大努力，新添加的任务包括：对象检测文本分类Token分类翻译问题回答表格问题回答填充掩码表格分类表格回归文档问题回答视觉问题回答零样本分类这些方法还支持使用AsyncInferenceClient
Hugging Face·2023-09-29 12:28

SVM（上）：如何用一根棍子将蓝红两色球分开？

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《朴素贝叶斯分类（下）：数据挖掘十大算法之一》，相信大家对朴素贝叶斯分类（下）都有一个基本的认识。下面我讲一
秋无之地·2023-09-29 06:43

机器学习 面试/笔试题

朴素贝叶斯、隐马尔可夫模型、高斯混合模型、文档主题生成模型（LDA）、限制玻尔兹曼机。
uodgnez·2023-09-29 05:34

朴素贝叶斯深度解码：从原理到深度学习应用

目录一、简介贝叶斯定理的历史和重要性定义例子朴素贝叶斯分类器的应用场景定义例子常见应用场景二、贝叶斯定理基础条件概率定义例子贝叶斯公式定义例子三、朴素贝叶斯算法原理基本构成定义例子分类过程定义例子不同变体定义例子四
TechLead KrisChang·2023-09-29 01:03

32、机器学习朴素贝叶斯

一、联合概率与条件概率联合概率为所有条件均满足的概率p(A,B)条件概率为在事件B发生的情况下事件A发生的概率p(A|B)事件独立可推出p(A1,A2|B)=p(A1|B)p(A2|B)贝叶斯公式：p(C∣W)=p(W∣C)p(C)p(W)p(C|W)=\frac{p(W|C)p(C)}{p(W)}p(C∣W)=p(W)p(W∣C)p(C),W为给定的特征值（词频），C为文档类型，可以理解为p(C
mssssssssss2·2023-09-28 22:39

在Python中理解和实现文本分类的综合指南

在Python中理解和实现文本分类的综合指南原文链接：https://www.analyticsvidhya.com/blog/2018/04/a-comprehensive-guide-to-understand-and-implement-text-classification-in-python
leofionn·2023-09-28 13:41

如何成为提示词工程师（精简版）

文本分类：将文本分为预定义的类别或标签。命名实
'Wu'·2023-09-28 09:13

【自然语言处理基础技能（NLP)】朴素贝叶斯

朴素贝叶斯目录：1.引言2.贝叶斯公式3.用机器学习的视角理解贝叶斯公式4.垃圾邮件识别5.分词6.条件独立假设7.朴素贝叶斯(NaiveBayes)，“Naive”在何处？
皮卡丘的忧伤·2023-09-28 04:33

【自然语言处理基础技能（NLP)】语言模型基础

【自然语言处理基础技能（NLP)】语言模型基础目录1.引言：朴素贝叶斯的局限性2.N-gram语言模型是啥？
皮卡丘的忧伤·2023-09-28 04:02

朴素贝叶斯分类（上）：数据挖掘十大算法之一

⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️欢迎来到我的博客⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️作者：秋无之地简介：CSDN爬虫、后端、大数据领域创作者。目前从事python爬虫、后端和大数据等相关工作，主要擅长领域有：爬虫、后端、大数据开发、数据分析等。欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《决策树（下）：泰坦尼克号乘客的生存预测》，相信大家对决策树（下）都有一个基本的认识。下面我讲一下：朴素贝叶
秋无之地·2023-09-28 02:09

朴素贝叶斯分类（下）：数据挖掘十大算法之一

欢迎小伙伴们点赞、收藏⭐️、留言、关注，关注必回关上一篇文章已经跟大家介绍过《朴素贝叶斯分类（上）：数据挖掘十大算法之一》，相信大家对朴素贝叶斯分类（上）都有一个基本的认识。下面我讲一
秋无之地·2023-09-28 02:35

TextCNN

在文本分类时，可以使用卷积层进行文本特征抽取，模型结构如图：首先利用卷积层和池化层，捕获序列特征，然后根据特征用softmax进行分类。这里面主要涉及到两个操作，卷积操作和池化操作。
612twilight·2023-09-27 16:56

Hugging News #0925: 一览近期的新功能发布

近期更新huggingface_hubv0.17现已发布InferenceClient现已全面支持各种推理任务，包括对象检测、文本分类、令牌分类
·2023-09-27 15:45

Hugging News #0925: 一览近期的新功能发布

近期更新huggingface_hubv0.17现已发布InferenceClient现已全面支持各种推理任务，包括对象检测、文本分类、令牌分类
Hugging Face·2023-09-26 22:59

机器学习面试006—朴素贝叶斯

1.怎么理解朴素贝叶斯中的“朴素”？因为它假定所有的特征在数据集中的作用是独立同分布的，但这个假设在现实生活中很不真实，因此很“朴素”。2.网页搜索中的拼写检查可以基于贝叶斯实现，你怎么理解？
Silence_Dong·2023-09-26 19:43

基于transformer一步一步训练一个多标签文本分类的BERT模型

Bert模型在自然语言处理领域取得了重大突破，被广泛应用于各种NLP任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。Bert模型的核心思想是通过大规模无监督预训练来学习通用的语言表示，然后再通过有监督微调
人工智能研究所·2023-09-25 19:32

机器学习-----朴素贝叶斯

目录一基本概念1简介2朴素贝叶斯的优缺点2先验概率和后验概率3条件概率与全概率公式4贝叶斯推断二贝叶斯分类器的简单应用1数据说明2进行分类三朴素贝叶斯过滤垃圾邮件1流程说明2构建词向量3词向量计算概率4
cos six·2023-09-25 15:06

头歌平台-人工智能-机器学习-朴素贝叶斯

第3关：朴素贝叶斯分类算法流程importnumpyasnpclassNaiveBayesClassifier(object):def__init__(self):'''self.label_prob表示每种类别在数据中出现的概率例如
m0_51919640·2023-09-25 15:34

机器学习（18）---朴素贝叶斯

朴素贝叶斯一、概述1.1概率分类器1.2贝叶斯工作原理1.3贝叶斯的性质二、sklearn中的朴素贝叶斯2.1贝叶斯分类器2.2高斯朴素贝叶斯GaussianNB2.3探索贝叶斯：高斯朴素贝叶斯擅长的数据集
冒冒菜菜·2023-09-25 15:01

心法利器[16] | 向量表征和向量召回

往期回顾心法利器[11]|任务方案思考：文本分类篇心法利器[12]|任务方案思考：序列标注（NER）篇心法利器[13]|任务方案思考：句子相似度和匹配心法利器[14]|任务方案思考：人工特征机器学习心法利器
机智的叉烧·2023-09-25 12:54

朴素贝叶斯分类（NBC）的Python实现（离散）

朴素贝叶斯分类（NBC）的Python实现贝叶斯分类简介朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯前提公式编程从Excel中读取数据计算事件Cj发生的概率对新的条件计算每个事件发生的概率预测运行结果使用的数据总代码贝叶斯分类简介贝叶斯分类基于贝叶斯定理
weixin_42353399·2023-09-24 18:22

有监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习的总结

常见算法：分类算法(KNN、朴素贝叶斯、SVM
Zhi Zhao·2023-09-23 23:38

李航老师《统计学习方法》第四章阅读笔记

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素贝叶斯法是一种用来进行分类的方法，它基于两个重要的假设：贝叶斯定理和特征条件独立假设。
Chen_Chance·2023-09-23 19:15

朴素贝叶斯法\贝叶斯分类器举例说明

举例说明当我们使用朴素贝叶斯分类算法来进行文本情感分析时，我们可以考虑以下例子：问题描述：我们想要自动分析一条社交媒体帖子的情感，即确定它是积极的、消极的还是中性的。
Chen_Chance·2023-09-23 19:42

《机器学习实战》笔记

，使用算法构建完整可用系统；《机器学习实战》笔记二：决策树决策树构造：伪代码，一般流程，信息增益，划分数据集，递归构造决策树；测试和存储决策树：使用决策树执行分类，决策树存储；《机器学习实战》笔记三：朴素贝叶斯基于贝叶斯决策理论的分类方法
你欲何为R·2023-09-23 14:09

风控蓝宝书《消费信用模型 定价、利润与组合》笔记

消费信用和信用评分简介违约信用评分的历史背景：申请评分和行为评分；贷款机构的目标；贷款决策的建模工具：消费信贷决策树；额度调整决策树；策略树；概率、比率、分数：概率和比率；贝叶斯公式；总体比率和信息比率；分数；对数比率分数；朴素贝叶斯评分卡构建
你欲何为R·2023-09-23 14:08

用两成数据也能训练出十成功力的模型，Jina Embeddings 这么做

句向量（SentenceEmbeddings）模型在多模态人工智能领域起着至关重要的作用，它通过将句子编码为固定长度的向量表示，将语义信息转化为机器可以处理的形式，在文本分类、信息检索和相似度计算等多个方面有着广泛应用
·2023-09-22 12:02

朴素贝叶斯(NBM)之后验概率最大化的含义 | 统计学习方法

朴素贝叶斯-贝叶斯估计Python复现：舟晓南：朴素贝叶斯（Bayes）模型python复现-贝叶斯估计；下溢出问题在《统计学习方法》一书中，详细说明了后验概率最大化与期望风险最小化之间的关系，深入地说明了后验概率最大化的含义
舟晓南·2023-09-21 23:39

Word embedding

我们使用文本去做一些情感分析，相关词聚类，文本分类和添
穿着凉鞋走天下·2023-09-21 22:23

Java中人工智能的框架

Mallet:一个用于自然语言处理的开源Java框架,包含大量的工具和算法,可以用于文本分类,语言模型
永远的12·2023-09-21 19:07

自然语言处理实战项目19-基于ALBERT模型进行微调的项目-文本分类中的合同类型描述的分类

大家好，我是微学AI，今天给大家介绍一下自然语言处理实战项目19-基于ALBERT模型进行微调的项目-文本分类中的合同类型描述的分类。
微学AI·2023-09-21 07:45

深度学习模型: transformer

Transformer是一种深度学习模型，它被广泛用于自然语言处理任务，如文本分类、情感分析、机器翻译等。以下是一个用生活例子讲解Transformer的例子：假设你正在参加一个聚会，有很多人在聊天。
田猿笔记·2023-09-21 04:52

机器学习实战-朴素贝叶斯分类算法

1、背景我们其实无时无刻不在使用朴素贝叶斯分类算法，只是没有觉察到而已。比如在晚上走在灯光暗淡的路上，前面出现一个人影。可能是男/女的概率分别是50%。
笨笨的简书·2023-09-20 10:36

PYTHON用户流失数据挖掘：建立逻辑回归、XGBOOST、随机森林、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KMEANS聚类用户画像...

原文链接：http://tecdat.cn/?p=24346在今天产品高度同质化的品牌营销阶段，企业与企业之间的竞争集中地体现在对客户的争夺上（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。“用户就是上帝”促使众多的企业不惜代价去争夺尽可能多的客户。但是企业在不惜代价发展新用户的过程中，往往会忽视或无暇顾及已有客户的流失情况，结果就导致出现这样一种窘况：一边是新客户在源源不断地增加，而另一方面是辛辛苦苦
拓端研究室TRL·2023-09-20 08:59

如何使用pyspark统计词频？

算法包括分类与回归、支持向量机、回归、线性回归、决策树、朴素贝叶斯、聚类分析、协同
shadowcz007·2023-09-20 05:51

循环神经网络解决文本分类问题

1、概念1.1、循环神经网络循环神经网络（RecurrentNeuralNetwork,RNN）是一类以序列数据为输入，在序列的演进方向进行递归且所有节点（循环单元）按链式连接的递归神经网络。卷积网络的输入只有输入数据X，而循环神经网络除了输入数据X之外，每一步的输出会作为下一步的输入，如此循环，并且每一次采用相同的激活函数和参数。在每次循环中，x0乘以系数U得到s0，再经过系数W输入到下一次，以
Vic·Tory·2023-09-19 18:29

大语言模型的机遇和挑战

自然语言处理包含自然语言理解和自然语言生成两个方面,常见任务包括文本分类,结构分析(词法分析,分词,词性标注,句法分析,篇章分析),语义分析,知识图谱,信息提取,情感计算,文本生成,自动文摘,机器翻译,
hanscal·2023-09-19 06:44

七、深度学习文本分类textRCNN

原文讲解RCNN出处：论文RecurrentConvolutionalNeuralNetworksforTextClassification讲解可以参考TextRCNN阅读笔记网络结构textRCNN网络结构.pngWordRepresentationLearning.RCNNusesarecurrentstructure,whichisabi-directionalrecurrentneural
许志辉Albert·2023-09-19 05:56

朴素贝叶斯案例分析

接着，朴素贝叶斯是基于贝叶斯定量，并且加
spssau·2023-09-19 02:07

自然语言处理（NLP）技术

以下是一些NLP技术的例子：文本分类：将文本自动分类为特定的类别，例如新闻文章分类。情感分析：自动分析文本中表达的情感，例如正面、负面或中立。命名实体识别：自动识别文本中的人名、地名、组织名等。
指引拟态没·2023-09-17 15:10

机器学习第六课--朴素贝叶斯

朴素贝叶斯广泛地应用在文本分类任务中，其中最为经典的场景为垃圾文本分类(如垃圾邮件分类:给定一个邮件，把它自动分类为垃圾或者正常邮件)。
好人cc·2023-09-17 15:49

竞赛 基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络 情感分类 情感分析 情感识别 评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps
iuerfee·2023-09-17 05:21

朴素贝叶斯分类-实战篇-如何进行文本分类

上篇介绍了朴素贝叶斯的原理，本篇来介绍如何用朴素贝叶斯解决实际问题。
码农充电站pro·2023-09-17 00:18

《机器学习核心算法》分类算法 - 朴素贝叶斯 MultinomialNB

「作者主页」：士别三日wyx「作者简介」：CSDNtop100、阿里云博客专家、华为云享专家、网络安全领域优质创作者「推荐专栏」：小白零基础《Python入门到精通》朴素贝叶斯1、朴素贝叶斯API2、朴素贝叶斯算法实际应用
士别三日wyx·2023-09-16 21:12

竞赛选题 基于深度学习的中文情感分类 - 卷积神经网络 情感分类 情感分析 情感识别 评论情感分类

文章目录1前言2情感文本分类2.1参考论文2.2输入层2.3第一层卷积层：2.4池化层：2.5全连接+softmax层：2.6训练方案3实现3.1sentence部分3.2filters部分3.3featuremaps
laafeer·2023-09-16 20:57

零基础入门NLP之新闻文本分类挑战赛——基于深度学习的文本分类3

此章，我们继续进一步学习基于深度学习的文本分类，了解Transformer的原理和基于Bert的词表示。
melody_44154393·2023-09-16 18:13

Bert文本分类(fine-tuning)

0.准备工作A、情感文本分类数据集下载。
京漂的小程序媛儿·2023-09-16 01:25

深入解析NLP情感分析技术：从篇章到属性

-企业和研究的应用-社交媒体和公共意见的影响2.篇章级情感分析2.1技术概览-文本分类的基本概念-机器学习与深度学习方法-词嵌入的力量-序列建模的优势-分层特征的提取2.2实战代码3.句子级情感分析3.1
TechLead KrisChang·2023-09-15 13:05

Transformers库中的pipeline模块支持的NLP任务

Transformers库中的pipeline模块支持的NLP任务Transformers库中的pipeline模块支持以下的NLP任务:TextClassification(文本分类):文本分类任务,
engchina·2023-09-15 11:44
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