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 / 开普饭

陈雷慧(豆苗) 淘系技术简介根据机器学习的任务或应用情况的不同,我们通常把机器学习分为三大类: 1.监督学习(Supervised Learning,SL),这类算法的工作原理是使用带标签的训练数 ...

总是有一些小伙伴觉得机器学习很高大上,令人望而生畏,其实它就是我们常见的统计学方法,比如做表达量矩阵分析,通常是需要绘制pca图看看组间差异是否足够明显. 如果你有单细胞转录组数据处理经验,实际上流程 ...

原文链接:http://tecdat.cn/?p=23061 数据集信息: 这个数据集可以追溯到1988年,由四个数据库组成.克利夫兰.匈牙利.瑞士和长滩."目标 "字段是指病人是 ...

2. GENERAL INSTRUCTIONS 2.1 Instructions for the Auditor In completing this assessment, auditors are ...

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.评估输出结果设计思路核心代码 class TfidfVectorizer F ...

ML之NB:利用NB朴素贝叶斯算法(CountVectorizer/TfidfVectorizer+去除停用词)进行分类预测.评估输出结果设计思路核心代码 class CountVectoriz ...

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: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 ...

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 ...

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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 ...

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