ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(TfidfVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估 / 开普饭

TidyTextPy 前天我分享了 tidytext | 耳目一新的R-style文本分析库但是tidytext不够完善,我在tidytext基础上增加了情感词典,可以进行情感计算,为了区别前者,将 ...

今天要计算texts中两两文本计算相似性,生成texts对应的相似矩阵.我们需要先将text转为为向量,texts转化后就是文档-词频矩阵. texts = ['吃着火锅唱着歌,突然失业了怎么办?', ...

本文聚焦于特征工程(feature engineering)和其他步骤,如特征抽取(feature extraction).构建流水线(pipeline,很多翻译成油管,我个人觉得流水线似乎更准确). ...

作者:尘沙杰少.樱落.新峰.DOTA.谢嘉嘉特征工程--文本特征上半篇! 前言这是一个系列篇,后续我们会按照我们第一章中的框架进行更新,因为大家平时都较忙,不会定期更新,如有兴趣欢迎长期关注我们 ...

tidytext是R语言的文本分析包,一般数据会整理为dataframe,每行都是由docid-word-freq组成.有一本R语言的文本挖掘书<Text mining with R>,知 ...

在论文 Kai Li, Feng Mai, Rui Shen, Xinyan Yan, Measuring Corporate Culture Using Machine Learning, The ...

虽然之前也写过gensim库的word2vec的教程,但是对于文本分析的特征提取并不太理解.最近看了几篇scikit的外文教程,对机器学习中文本的特征提取有了一些了解. 首先做文本的机器学习(自然语言 ...

ML之SVM:利用SVM算法(超参数组合进行单线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测.评估输出结果 Fitting 3 folds for each of 12 candid ...

ML之SVM:利用SVM算法(超参数组合进行多线程网格搜索+3fCrVa)对20类新闻文本数据集进行分类预测.评估输出结果 Fitting 3 folds for each of 12 candid ...

ML之NB:利用朴素贝叶斯NB算法(CountVectorizer+不去除停用词)对fetch_20newsgroups数据集(20类新闻文本)进行分类预测.评估输出结果设计思路核心代码 htt ...

ML之NB:基于NB朴素贝叶斯算法训练20类新闻文本数据集进行多分类预测输出结果设计思路核心代码 vec = CountVectorizer() X_train = vec.fit_transf ...

NLP之词向量:利用word2vec对20类新闻文本数据集进行词向量训练.测试(某个单词的相关词汇) 输出结果寻找训练文本中与morning最相关的10个词汇: [('afternoon', 0.8 ...

ML之NB:基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测设计思路更新-- 输出结果 <class 'pandas ...

ML之NB:朴素贝叶斯Naive Bayesian算法的简介.应用.经典案例之详细攻略朴素贝叶斯Naive Bayesian算法的简介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 ...

NLP之TopicModel:朴素贝叶斯NB的先验概率之Dirichlet分布的应用 1.Dirichlet骰子先验和后验分布的采样输出结果实现代码 import numpy as np np.s ...

ML之NB:(NLP)基于sklearn库利用不同语种数据集训练NB(朴素贝叶斯)算法,对新语种进行语种检测输出结果测试01:I love you 测试02:Ich liebe dich 训练数据 ...

ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(TfidfVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估