朴素贝叶斯文本分类

KNN&朴素贝叶斯（根据已知推测未知）

KNN（哲学思想：物以类聚，人以群分）KNN算法原理及示例1：向量化画点，计算欧式距离：可行代码展示：#!/usr/bin/python#coding=utf-8##########################################kNN:kNearestNeighbors#输入:newInput:(1xN)的待分类向量#dataSet:(NxM)的训练数据集#labels:训练数据
术业有专攻，闻道有先后·2023-12-20 20:46

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

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

朴素贝叶斯

在所有的机器学习分类算法中，朴素贝叶斯和其他绝大多数的分类算法都不同。对于大多数的分类算法，比如决策树,KNN,逻辑回归，支持向量机等，他们都是判别方法，但是朴素贝叶斯却是生成方法。
owolf·2023-12-19 19:46

NaiveBayes

贝叶斯公式+条件独立假设=朴素贝叶斯方法$$P(Y|X)=\frac{P(X|Y)}{P(X)}$$其中P(Y)叫做先验概率，P(Y|X)叫做后验概率，P(Y,X)叫做联合概率。
迷失蔚蓝_fd81·2023-12-19 09:35

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

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

【机器学习】11、贝叶斯网络

文章目录一、贝叶斯网络是什么二、朴素贝叶斯三、贝叶斯网络的建立一、贝叶斯网络是什么贝叶斯网络的思考：原本的问题：给定一组样本D，求得在这些样本中出现某个结论A1,A2,...,AnA_1,A_2,...
呆呆的猫·2023-12-19 06:49

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

朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯算法概述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，是应用最为广泛的分类算法之一。发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。
unhurried人生——冕临·2023-12-18 10:58

高斯分布、高斯混合模型、EM算法详细介绍及其原理详解

相关文章K近邻算法和KD树详细介绍及其原理详解朴素贝叶斯算法和拉普拉斯平滑详细介绍及其原理详解决策树算法和CART决策树算法详细介绍及其原理详解线性回归算法和逻辑斯谛回归算法详细介绍及其原理详解硬间隔支持向量机算法
IronmanJay·2023-12-18 06:47

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

2018文章集合

机器学习实战之KNN算法机器学习实战之朴素贝叶斯机器学习实战之决策树机器学习实战之Logistic回归机器学习实战之AdaBoost元算法机器学习实战之线性回归机器学习实战之树回归机器学习实战之K-
罗罗攀·2023-12-17 08:22

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

分类（七）—— 组合分类

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七、组合分类组合分类器（Ensemble）是一个复合模型，由多个分类器组合而成。
shi_jiaye·2023-12-16 17:12

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

对于分类任务当样本较少时，什么算法较为合适？

当样本较少时，可以考虑使用以下算法：1朴素贝叶斯分类器（NaiveBayes）：朴素贝叶斯是一种简单而高效的分类算法，它假设所有特征都是相互独立的，并基于贝叶斯定理进行分类。
有Li·2023-12-16 11:43

【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

机器学习算法应用场景与评价指标

常用的算法包括逻辑回归、支持向量机、朴素贝叶斯、随机森林、梯度提升机等。2.多元分类问题当你的
数据科学知识库·2023-12-15 18:18

Hanlp自然语言处理如何再Spring Boot中使用

HanLP主要支持中文文本处理，包括分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、关键词提取、文本分类、情感分析等多种功能。
Crhy、Y·2023-12-15 17:25

Java实现基于朴素贝叶斯的情感词分析

朴素贝叶斯（NaiveBayesian）是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法，它是基于概率论的一种有监督学习方法，被广泛应用于自然语言处理，并在机器学习领域中占据了非常重要的地位。
码农参上·2023-12-15 12:51

「NLP主题分析」LDA隐含狄利克雷分布（Latent Dirichlet Allocation）

LDA主题模型主要用于推测文档的主题分布，可以将文档集中每篇文档的主题以概率分布的形式给出根据主题进行主题聚类或文本分类。
Reese小朋友·2023-12-15 09:17

粗到细语义（Coarse-to-Fine Semantics）

这种方法通常用于文本分类、情感分析、问答等任务中。在粗到细语义中，模型首先从整体上理解文本的大致意思，然后逐步细化到更具体的语义信息。
木彳·2023-12-15 08:07

Transformer

它最初应用于自然语言处理（NLP）任务，如机器翻译和文本分类，但后来扩展到了计算机视觉、音频处理等其他领域。
wangqiaowq·2023-12-14 21:34

基于pytorch 的RNN实现文本分类

首先，需要导入必要的库，包括torch、torchtext、numpy等：importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.optimasoptimimportnumpyasnpfromtorchtext.datasetsimportAG_NEWSfromtorchtext.data.utilsimportget_tokenizerfromcollectionsim
Tony小周·2023-12-14 17:45

机器学习---朴素贝叶斯算法

朴素贝叶斯（NaiveBayes,NB）算法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，该算法是有监督的学习算法，解决的是分类问题，是将一个未知样本分到几个预先已知类别的过程。
30岁老阿姨·2023-12-14 15:11

以下是一些自然语言处理（NLP）技术的例子：

文本分类：将大量的文本分成不同的类别，例如新闻、评论、博客等。情感分析：分析文本中包含的情感，例如对商品或服务的积极或消极评价。机器翻译：将一种语言的文本翻译成另一种语言的文本。
~简·2023-12-14 13:23

[PyTorch][chapter 5][李宏毅深度学习][Classification]

正常邮件主要应用场景：垃圾邮件分类,手写数字识别,金融信用评估.这里面简单了解一下，很少用目录：1：Generativemodel2:高斯分类器3:高斯分类器跟其它模型关系一Generativemodel朴素贝叶斯分类器
明朝百晓生·2023-12-06 12:54

机器学习实验四：贝叶斯分类器

系列文章目录机器学习实验一：线性回归机器学习实验二：决策树模型机器学习实验三：支持向量机模型机器学习实验四：贝叶斯分类器机器学习实验五：集成学习机器学习实验六：聚类文章目录系列文章目录一、实验目的二、实验原理三、实验内容1.朴素贝叶斯
Magic171·2023-12-06 07:51

深入理解贝叶斯分类与朴素贝叶斯模型（Naive Bayes, NB）：从基础到实战

目录贝叶斯分类公式决策规则优点贝叶斯分类器的例子——垃圾邮件问题1.特征（输入）：2.类别：3.数据：4.模型训练：注：类别先验概率5.模型预测：朴素贝叶斯模型模型定位&模型假设模型算法例子sklearn
星宇星静·2023-12-05 16:42

pytorch bert实现文本分类

以imdb公开数据集为例，bert模型可以在huggingface上自行挑选1.导入必要的库importosimporttorchfromtorch.utils.dataimportDataLoader,TensorDataset,random_splitfromtransformersimportBertTokenizer,BertModel,BertConfigfromtorchimportn
骑单车的王小二·2023-12-05 14:13

SnowNLP：处理中文文本内容

yaha简单来说只是使用最短路径算法（Dijstra）实现了中文分词，而SnowNLP则实现了词性标标准，情感分析，文本分类，转换成拼音，繁体转简体，文本关键词提取，文本摘要提取，tf，idf，Tokenization
nearvoid·2023-12-05 06:03

Sklearn常用API以及代码

**1.ensemble集成**VotingClassifier（投票分类器）由若干异质分类器组成，例如LR,RF朴素贝叶斯（GNB）importnumpyasnpfromsklearnimportdatasetsfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportmetrics
teacher_ma_·2023-12-04 18:55

2 文本分类入门：TextCNN

论文链接：https://arxiv.org/pdf/1408.5882.pdfTextCNN是一种用于文本分类的卷积神经网络模型。它在卷积神经网络的基础上进行了一些修改，以适应文本数据的特点。
汀沿河·2023-12-04 09:06

sklearn库简述-zstarling

文章目录模型的选择与评估划分数据集评估模型监督学习最近邻支持向量机（SVM）决策树集成方法朴素贝叶斯线性回归随机梯度下降判别分析模型的选择与评估划分数据集fromsklearn.model_selectionimportStratifiedShuffleSplit
米米吉吉·2023-12-04 06:56

5个优质免费自然语言处理学习资源 | 语言技术导航

NLP应用于机器翻译、垃圾邮件过滤、问答、文本分类和
冷冻工厂·2023-12-04 03:22

pytorch+huggingface+bert实现一个文本分类

pytorch+huggingface+bert实现一个文本分类1，下载模型bert模型的目前方便的有两种：一种是huggingface_hub以及/AutoModel.load,一种torch.hub
wenjurongyu·2023-12-03 13:17

复旦中文文本分类语料库

链接:https://pan.baidu.com/s/1833mT2rhL6gBMlM0KnmyKg密码:zyxa转自：https://download.csdn.net/download/u013952285/10323087他在简介中有提到这个下载地址
haoweii·2023-12-03 09:41

如何基于gensim和Sklearn实现文本矢量化

大家利用机器学习或深度学习开展文本分类或关联性分析之前，由于计算机只能分析数值型数据，而人类所熟悉的自然语言文字，机器学习算法是一窍不通的，因此需要将大类的文本及前后关系进行设计，并将其转换为数值化表示
一马平川的大草原·2023-12-03 05:10

【doccano】文本标注工具——安装运行教程

它为文本分类、序列标记和序列到序列任务提供注释功能。您可以为情感分析、命名实体识别、文本摘要等创建标记数据。只需创建项目、上传数据并开始注释即可。
zz的学习笔记本·2023-12-02 14:01

实战：垃圾短信分类器

上次我们讲到朴素贝叶斯分类，忘记的同学参考一文搞懂朴素贝叶斯分类，今天就通过朴素贝叶斯分来来实现一个简单的垃圾短信分类器。
程序员Morgan·2023-12-01 23:25
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