朴素贝叶斯文本分类第2页

【初中生讲机器学习】6. 分类算法中常用的模型评价指标有哪些？here!

前面已经讲了两个分类算法（SVM&朴素贝叶斯），其中在【初中生讲机器学习】4.支持向量机算法怎么用？一个实例带你看懂！中

Geeker · LStar·2024-02-10 07:23

【大厂AI课学习笔记】【1.5 AI技术领域】（8）文本分类

文本分类，TextCategorization，将文本按照一定的分类体系或

giszz·2024-02-09 10:17

C++课程设计：单词统计器

自然语言处理：在自然语言处理领域，单词统计是一种基本的文本分析技术，可以用于文本分类、情感分析、机器翻译等应用。数据分析：在数据分析领域，单词统计可以用于分析文本数据的特征，例如词频分布、词汇多

Feelings◎·2024-02-09 00:11

spark好的文章链接

sparkjavaapi手册http://www.17bigdata.com/book/spark/BianChengZhiNan/SPARKGongXiangBianLiang.htmlJavaSparkML实现的文本分类

Trank-Lw·2024-02-08 13:18

探索NLP中的N-grams：理解，应用与优化

冷冻工厂·2024-02-08 09:23

机器学习：朴素贝叶斯笔记

朴素贝叶斯（NaiveBayes）是一种基于贝叶斯定理的简单概率分类算法，广泛应用于机器学习和数据挖掘中。

Ningbo_JiaYT·2024-02-08 07:39

图解机器学习 | 朴素贝叶斯算法详解

图解机器学习|朴素贝叶斯算法详解引言在众多机器学习分类算法中，本篇我们提到的朴素贝叶斯模型，和其他绝大多数分类算法都不同，也是很重要的模型之一。

Dashesand·2024-02-08 03:22

机器学习-朴素贝叶斯【手撕】

朴素贝叶斯概述在许多分类算法应用中，特征和标签之间的关系并非是决定性的。比如说，我们想预测一个人究竟是否会在泰坦尼克号海难中生存下来，那我们可以建一棵决策树来学习我们的训练集。

alstonlou·2024-02-07 11:07

如何利用chatgpt提升工作效率

ChatGPT是一种基于人工智能技术的自然语言处理模型，它可以进行自然语言生成、文本分类、机器翻译等任务。通过利用ChatGPT，可以提高工作效率，使得工作更加高效、智能和便捷。

人生万事须自为，跬步江山即寥廓。·2024-02-07 09:08

文本分类 tricks

tricks模型训练好后，分类训练集和验证集中以很高的置信度做出错误决策的样本，然后去做这些badcases的分析，如果发现错误标注有很强的规律性，则直接写一个脚本纠正（只要确保纠正后的标注正确率比纠正前明显高就行），如果没有什么规律，但是发现模型高置信度做错这些样本大部门都是标注错误的话，就直接删除这些样本，

想努力的人·2024-02-07 08:36

机器学习 | 探索朴素贝叶斯算法的应用

朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域，并且在实际应用中表现出色。

亦世凡华、·2024-02-07 03:45

4 朴素贝叶斯

1定义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2.算法及实例极大似然估计：在这里插入图片描述在这里插入图片描述在这里插入图片描述贝叶斯估计：在这里插入图片描述在这里插入图片描述总结：朴素贝叶斯法是典型的生成学习方法

奋斗的喵儿·2024-02-06 21:59

机器学习实战朴素贝叶斯分类器

基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯我的微信公众号：s406205391;欢迎大家一起学习，一起进步！！！k-近邻算法和决策树会给出“该数据属于哪一类”的明确回答。

shenny_·2024-02-06 17:04

PyTorch（超详细）部署与激活举起Python火炬，点亮智慧人生【Windows版】

自然语言处理：机器翻译、文本分类、情感分析、问答系统等。语音处理：语音识别、语音合成、说话人识别等。生

心安成长·2024-02-06 14:04

[自然语言处理|NLP] 文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）

[自然语言处理|NLP]文本分类与情感分析，数据预处理流程，包括了同义词替换和拼写纠正，以及使用NLTK库和TextBlob库进行标记化和情感分析（附代码）。

代码讲故事·2024-02-06 12:30

PyTorch 2.2 中文官方教程（七）

使用torchtext库进行文本分类原文：pytorch.org/tutorials/beginner/text_sentiment_ngrams_tutorial.html译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0

绝不原创的飞龙·2024-02-06 03:15

自然语言处理中所有任务的概括

1.文本分类：文本分类是NLP的基本任务之一，它涉及将文本分

茫茫人海一粒沙·2024-02-06 02:04

第七章朴素贝叶斯机器学习

朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途分类器，能在很多不同的情景下找到它的应用，

颜大哦·2024-02-05 14:32

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

从图像识别、文本分类到客户行为预测，分

theskylife·2024-02-05 13:05

ChatGPT高效提问—基础知识（NLP）

NLP包括文本预处理、自然语言理解、文本分类、情感分析、机器翻译、自然语言生成等各种技术。这些技术都是为了使计算机更好地处理自然语言并实现自然的人机交互。1.3.1NLP的应用NLP技术可以应用于以

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 11:43

朴素贝叶斯原理

朴素贝叶斯的介绍朴素贝叶斯算法（NaiveBayes,NB)是应用最为广泛的分类算法之一。它是基于贝叶斯定义和特征条件独立假设的分类器方法。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-05 10:58

支持向量机

支持向量机在许多领域都有广泛的应用，如文本分类、图像识别、生物信息学、金融预测等。支持向量机的应用：（1）文本分类：支持向量机可以用于文本分类任务，如垃圾邮件过滤、情感分析、主题分类等。

小森( ﹡ˆoˆ﹡ )·2024-02-05 10:24

【NLP入门教程】二、分词

分词在许多NLP任务中都有重要应用，如文本分类、情感分析和机器翻译等。2.2.1英文分词英文分词相对简单，因为单词之间通常由空格分隔。然而，仅仅依靠空格进行分词可能导致一些问题，如标点符号和缩写等。

晨星同行·2024-02-05 09:21

ChatGPT高效提问—基础知识（LM、PLM以及LLM）

这些模型属于自然语言处理领域中最强大、最先进的技术之列，并广泛用于各种NLP任务，例如文本生成、文本分类、情感分析和机器翻译等

Bruce_Liuxiaowei·2024-02-05 08:11

python校园舆情分析系统可视化情感分析朴素贝叶斯分类算法爬虫大数据毕业设计（源码）✅

1、项目介绍技术栈：Python语言、Django框架、数据库、Echarts可视化、scrapy爬虫技术、HTML朴素贝叶斯分类算法（情感

vx_biyesheji0001·2024-02-04 23:39

未来5年内，人工智能将彻底改变你的商业模式

2、在自然语言处理、对话系统、机器翻译、摘要生成、问题解答、文本分类等领域有广泛的应用，为用户提供了强大的语言交互和智能化的服务。构建和训练这些大模

郭靖守襄阳【软芯民用】·2024-02-04 09:52

机器学习_15_贝叶斯算法

少云清·2024-02-04 07:50

有哪些流行的中文开源语言模型？

支持中文的流行开源语言模型有很多，这些模型在自然语言处理领域的中文任务上表现出色，包括文本分类、情感分析、机器翻译、问答系统等。以下是一些支持中文的流行开源语言模型：1.

qq_20984273·2024-02-04 06:41

2019-07-15 周学习计划

1.K近邻算法；决策树算法；朴素贝叶斯算法；2.10小节屈婉玲算法课；3.Go语言编程（许式伟）Channel看完；4.流畅的Python元类章节看完；5.减1KG；完成：1.alittle（5）2.0

昭南小星·2024-02-04 06:31

举例说明自然语言处理（NLP）技术

以下是一些常见的NLP技术的例子：文本分类：将文本按类别进行分类，例如将电子邮件归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。语音识别：将语音信号转换为文本，例如将语音命令转换为文字指令。

做一个AC梦·2024-02-04 04:26

python数据分析之数据离散化——等宽&等频&聚类离散

离散化的原因1.模型限制比如决策树、朴素贝叶斯等算法，都是基于离散型的数据展开的。如果要使用该类算法，必须将离散型的数据进行。

Mr番茄蛋·2024-02-03 20:39

100 个 NLP 面试问题

解释朴素贝叶斯的工作原理。你可以用

无水先生·2024-02-03 19:47

NLP实践-文本分类（docker踩坑记录）

前述本篇记录来源于datawhale组织的组队学习活动，内容是中文预测训练模型泛化能力挑战赛，该比赛采用docker镜像的提交方式，提交打包好的代码镜像来运行得出预测结果。这次学习从学习怎么下载安装docker，还有docker的使用方式开始，满满的都是坑~一、WindowsDocker的安装对于Windows10家庭版系统，第一步需要确认windows10的版本，是否为2004或者更高版本。可以

撸猫摸鱼选手·2024-02-03 19:58

PyTrch深度学习简明实战33 - Transformer特征提取实现文本分类

importtorchimporttorchtext#pipinstalltorchdataimportnumpyasnpimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFfromtorch.utilsimportdatafromtorch.nnimportTransformerEncoder,TransformerEncoderLayer#处理文本的思路

薛东弗斯·2024-02-03 17:03

机器学习系列——（七）简单分类算法

飞影铠甲·2024-02-03 17:12

[每周一更]-(第86期)：NLP-实战操作-文本分类

NLP文本分类的应用场景医疗领域-病历自动摘要：应用：利用NLP技术从医疗文档中自动生成病历摘要，以帮助医生更快速地了解患者的状况。

ifanatic·2024-02-03 14:36

朴素贝叶斯分类算法

本文介绍了朴素贝叶斯分类算法，标记后的话一般是自己简要总结的，是比较通俗易懂的，也就是必看的。参考：西瓜书，ysu老师课件【摘要】1.分类算法：分类算法的内容是根据给定特征，求出它所属类别。

三三木木七·2024-02-03 13:03

白铁时代 —— （监督学习）原理推导

来自李航《统计学习方法》文章目录-1指标相似度0概论1优化类1.1朴素贝叶斯1.2k近邻-kNN1.3线性判别分析二分类LDA多分类LDA流程LDA和PCA的区别和联系1.4逻辑回归模型&最大熵模型逻辑回归最大熵模型最优化

人生简洁之道·2024-02-03 07:46

卷积神经网络

领域：在图像领域，NLP领域的文本分类、软件工程的数据挖掘中软件缺陷预测等问题上获得较优的效果卷积神经网络是一种层次模型，输入为元素数据：RGB图像，原始音频数据主要运算：1.卷积convonlution2

冉然_7236·2024-02-02 19:15

【机器学习】贝叶斯垃圾邮件识别

实验三：贝叶斯垃圾邮件识别本次作业以垃圾邮件分类任务为基础，要求提取文本特征并使用朴素贝叶斯算法进行垃圾邮件识别（调用已有工具包或自行实现）。

住在天上的云·2024-02-02 15:34

新书速览|PyTorch 2.0深度学习从零开始学

实战中文情感分类、拼音汉字转化、中文文本分类、拼音汉字翻译、强化学习、语音唤醒、人脸识别01本书简介本书以通俗易懂的方式介绍PyTorch深度学习基础理论，并以项目实战的形式详细介绍PyTorch框架的使用

全栈开发圈·2024-02-02 12:46

数据挖掘——考试复习

考试复习考点填空欧几里得距离余弦相似度简单匹配系数Jaccard系数数据集的ClassficationError数据集的Gini值召回率和精度问答支持向量机的“最大边缘”原理软边缘支持向量机的基本工作原理非线性支持向量机的基本工作原理计算朴素贝叶斯分类

hzx99·2024-02-02 11:02

Flink实现高斯朴素贝叶斯

Flink实现高斯朴素贝叶斯在之前的文章中提到了多项式的朴素贝叶斯，在spark的ML里也实现了多项式的朴素贝叶斯和伯努利朴素贝叶斯，在实际情况当中我们处理的变量除了离散型，还有连续型。

k_wzzc·2024-02-02 08:49

【NLP】使用Transformer模型进行文本分类

作者|EricFillion编译|VK来源|TowardsDataScience文本分类是NLP最常见的应用。与大多数NLP应用一样，Transformer模型近年来在该领域占据主导地位。

风度78·2024-01-31 19:12

TensorFlow2实战-系列教程10：RNN文本分类2

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传4、构建语料表构建语料表，基于词频来进行统计。比如我现在有一组数据有一万篇文章，这些文章中所有的词出现的次数进行统计，将所有不重复的词统计出来counter=Counter()withopen('./data/train.txt',encod

机器学习杨卓越·2024-01-31 07:18

TensorFlow2实战-系列教程11：RNN文本分类3

TensorFlow2实战-系列教程总目录有任何问题欢迎在下面留言本篇文章的代码运行界面均在JupyterNotebook中进行本篇文章配套的代码资源已经上传6、构建训练数据所有的输入样本必须都是相同shape（文本长度，词向量维度等）tf.data.Dataset.from_tensor_slices(tensor)：将tensor沿其第一个维度切片，返回一个含有N个样本的数据集，这样做的问题就