基于KNN的newsgroup 18828文本分类器的Python实现

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基于KNN的newsgroup 18828文本分类器的Python实现

还是同前一篇作为学习入门. 1. KNN算法描述: step1: 文本向量化表示,计算特征词的TF-IDF值 step2: 新文本到达后,根据特征词确定文本的向量 step3 : 在训练文本集中选出与新文本向量最相近的k个文本向量,相似度度量采用“余弦相似度”,根据实验测试的结果调整k值,此次选择20 step4: 在新文本的k个邻居中,依次计算每类的权重, step5: 比较类的权重,将新文本放到权重最大的那个类中 2. 文档TF-IDF计算和向量化表示 # -*- coding: utf-8…

基于Bayes和KNN的newsgroup 18828文本分类器的Python实现

向@yangliuy大牛学习NLP,这篇博客是数据挖掘-基于贝叶斯算法及KNN算法的newsgroup18828文本分类器的JAVA实现(上)的Python实现.入门为主,没有太多自己的东西. 1. 数据集 Newsgroup新闻文档集,含有20000篇左右的Usenet文档,平均分配在20个新闻组,即有20个文件夹.现在用的Newsgroup18828新闻文档集是经过处理的,即每篇文档只属于一个新闻组. 2. 预处理,对每篇文档进行文本处理,为后续构造字典.提取特征词做准备 # -*- cod…

《机器学习实战》基于朴素贝叶斯分类算法构建文本分类器的Python实现

============================================================================================ <机器学习实战>系列博客是博主阅读<机器学习实战>这本书的笔记,包括对当中算法的理解和算法的Python代码实现另外博主这里有机器学习实战这本书的全部算法源码和算法所用到的源文件,有须要的留言 ====================================================…

股票价格涨跌预测—基于KNN分类器

code{white-space: pre;} pre:not([class]) { background-color: white; }if (window.hljs && document.readyState && document.readyState === "complete") { window.setTimeout(function() { hljs.initHighlighting(); }, 0);}.main-container {…

基于Text-CNN模型的中文文本分类实战流川枫发表于AI星球订阅

Text-CNN 1.文本分类转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文…

基于Text-CNN模型的中文文本分类实战

Text-CNN 1.文本分类转眼学生生涯就结束了,在家待就业期间正好有一段空闲期,可以对曾经感兴趣的一些知识点进行总结. 本文介绍NLP中文本分类任务中核心流程进行了系统的介绍,文末给出一个基于Text-CNN模型在搜狗新闻数据集上二分类的Demo. 文本分类是自然语言处理领域最活跃的研究方向之一,从样本数据的分类标签是否互斥上来说,可以分为文本多分类与文本多标签分类. 文本分类目前文本分类在工业界的应用场景非常普遍,从新闻的分类.商品评论信息的情感分类到微博信息打标签辅助推荐系统,了解文…

基于jquery的bootstrap在线文本编辑器插件Summernote

Summernote是一个基于jquery的bootstrap超级简单WYSIWYG在线编辑器.Summernote非常的轻量级,大小只有30KB,支持Safari,Chrome,Firefox.Opera.Internet Explorer 9 +(IE8支持即将到来). 特点: 世界上最好的WYSIWYG在线编辑器极易安装开源自定义初化选项支持快捷键适用于各种后端程序言语使用方法使用html5文档 <!DOCTYPE html> <html> ... </h…

基于SIFT+Kmeans+LDA的图片分类器的实现

原地址:http://www.cnblogs.com/freedomshe/archive/2012/04/24/2468747.html 题记:2012年4月1日回到家,南大计算机研究僧复试以后,等待着的就是独坐家中无聊的潇洒.不知哪日,无意中和未来的同学潘潘聊到了图像处理,聊到了她的论文<基于LDA的行人检测>,出于有一年半工作经验的IT男人的本能,就一起开始学习研究这篇“论文”了.众所周知,老师给学生设置论文题目的,起初都是很模糊的——自己没有思考清楚实践上的可行性和具体思路,仅从理论了…

Chinese-Text-Classification，用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类。

用卷积神经网络基于 Tensorflow 实现的中文文本分类项目地址: https://github.com/fendouai/Chinese-Text-Classification 欢迎提问:http://tensorflow123.com/ 这个项目是基于以下项目改写: cnn-text-classification-tf 主要的改动: 兼容 tensorflow 1.2 以上增加了中文数据集增加了中文处理流程特性: 兼容最新 TensorFlow 中文数据集基于 jieba 的中…

一个使用fasttext训练的新闻文本分类器/模型

fastext是什么? Facebook AI Research Lab 发布的一个用于快速进行文本分类和单词表示的库.优点是很快,可以进行分钟级训练,这意味着你可以在几分钟时间内就训练好一个分类模型. 本文主要内容? 使用fasttext训练一个效果不错的新闻文本分类器/模型. 使用到的技术和环境? 1. python 3.7.fasttext 0.9.1(截至2020/3/29最新版本) Windows 10 (实验过程中使用的环境) 2. 1核2G 1Mbps 腾讯云服务器 Ubuntu…

基于condition 实现的线程安全的优先队列(python实现)

可以把Condiftion理解为一把高级的琐,它提供了比Lock, RLock更高级的功能,允许我们能够控制复杂的线程同步问题.threadiong.Condition在内部维护一个琐对象(默认是RLock),可以在创建Condigtion对象的时候把琐对象作为参数传入.Condition也提供了acquire, release方法,其含义与琐的acquire, release方法一致,其实它只是简单的调用内部琐对象的对应的方法而已.基于此同步原语, 我实现了一个基本简单的线程安全的优先队列:…

对于pycharm和vscode下，从外部复制文本内容为python字符串内容是会自动加\u202a解决办法

先来看下这个python3源代码,表面上看没有语法毛病,如果源代码字符串内容是手动复制过来的文本内容,在pycharm和vscode下始终提示: pywintypes.error: (2, 'ShellExecute', '系统找不到指定的文件.. ,真是晕了,后来通过比较及调试发现对于pycharm和vscode下,从外部复制文本内容为python字符串内容是会自动在字符串前面加\u202a字符,并不提示,但是在python命令环境下会提示,如下sfile第一个字符: 当然手动输入每个字符肯…

txt文本程序打开python文件另存为原来的文件名，不能覆盖原来的文件解决

txt文本程序打开python文件另存为原来的文件名,不能覆盖原来的文件如:1.py文件用txt文本程序打开后,另存为 1.py,保存完毕后,不覆盖1.py文件,会生成 1.py.txt文件原因: 可能是python程序占用该文件,没有释放文件解决方案: 卸载python 3.6 ,安装python3.7后解决…

基于KNN的相关内容推荐

如果做网站的内容运营,相关内容推荐可以帮助用户更快地寻找和发现感兴趣的信息,从而提升网站内容浏览的流畅性,进而提升网站的价值转化.相关内容推荐最常见的两块就是“关联推荐”和“相关内容推荐”,关联推荐就是我们常说的购物篮分析,即使用购买了某商品的用户同时购买了什么这个规则来发现商品间的潜在联系,之前有相关的文章介绍——向上营销.交叉营销与关联推荐:关联推荐是基于用户行为分析的推荐,而相关内容推荐是基于内容固有特征的推荐,只与内容本身有关,与用户的行为完全无关,所以相关内容推荐的模型是一种“冷启…

基于Naive Bayes算法的文本分类

理论什么是朴素贝叶斯算法? 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器,所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关.举个例子,如果一种水果其具有红,圆,直径大概3英寸等特征,该水果可以被判定为是苹果.尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定,然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的. 朴素贝叶斯分类器很容易建立,特别适合用于大型数据集,众所周知,这是一种胜过许多复杂算法的高效分类方法. 贝叶斯公式提供了计算后验概率P(X|Y)的方式: 其…

基于bootstrsp的jquery富文本编辑器的手冊说明

重点:当在页面插入文本编辑器后.无法用js/jq的方式去将某些值写入到文本编辑器.如:$("textarea").val("111");$("textarea").text("111");... Summernote提供了指定的方式:$("textarea").Summernote().code('111');这是赋值.取值也可这样:$("textarea").Summernote().…

Naive Bayesian文本分类器

贝叶斯学习方法中有用性非常高的一种为朴素贝叶斯学习期,常被称为朴素贝叶斯分类器. 在某些领域中与神经网络和决策树学习相当.尽管朴素贝叶斯分类器忽略单词间的依赖关系.即如果全部单词是条件独立的,但朴素贝叶斯分类在实际应用中有非常出色的表现. 朴素贝叶斯文本分类算法伪代码: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQv/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Cen…

使用Keras基于AdvancedEAST的场景图像文本检测

Blog:https://blog.csdn.net/linchuhai/article/details/84677249 GitHub:https://github.com/huoyijie/AdvancedEAST 自然场景文本检测自然场景文字是图像高层语义的一种重要载体,自然场景文本检测是图像处理的核心模块,近年来ICDAR的历界比赛成绩不断提升: Result:http://rrc.cvc.uab.es/?ch=4&com=evaluation&task=1&gtv=1…

基于KNN的发票识别

项目概况: 有一个PDF文件,里面的每页都是一张发票,把每页的发票单独存为一个PDF并用该发票的的发票号码进行文件的命名,发票号码需要OCR识别,即识别下图中红色方块的内容. 一:拆分PDF 现有一个PDF文件,里面有很多张发票图片,每张发票占一页我们先把这整个PDF拆分为单独的PDF 使用PyPDF2这个包代码如下,基本上每句都写了注释 from PyPDF2 import PdfFileWriter,PdfFileReader def test1(file_path,folder_pat…

基于kNN的手写字体识别——《机器学习实战》笔记

看完一节<机器学习实战>,算是踏入ML的大门了吧!这里就详细讲一下一个demo:使用kNN算法实现手写字体的简单识别 kNN 先简单介绍一下kNN,就是所谓的K-近邻算法: [作用原理]:存在一个样本数据集合.每个样本数据都存在标签.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集数据的对应特征进行比较,然后算法提取样本集中最相似的分类标签.一般说来,我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据,最后,选择这k个相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类. 通俗的说,举例说明:有一群明确国籍…

基于jquery的bootstrap在线文本编辑器插件Summernote （转）

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基于jquery的bootstrap在线文本编辑器插件Summernote 简单强大

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基于keras中IMDB的文本分类 demo

本次demo主题是使用keras对IMDB影评进行文本分类: import tensorflow as tf from tensorflow import keras import numpy as np print(tf.__version__) imdb = keras.datasets.imdb (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = imdb.load_data(num_words=10000) print("Tr…

基于Huggingface使用BERT进行文本分类的fine-tuning

随着BERT大火之后,很多BERT的变种,这里借用Huggingface工具来简单实现一个文本分类,从而进一步通过Huggingface来认识BERT的工程上的实现方法. 1.load data train_df = pd.read_csv('../data/train.tsv',delimiter='\t',names=['text','label']) print(train_df.shape) train_df.head()sentences = list(train_df['text']…

基于COCA词频表的文本词汇分布测试工具v0.1

美国语言协会对美国人日常使用的英语单词做了一份详细的统计,按照日常使用的频率做成了一张表,称为COCA词频表.排名越低的单词使用频率越高,该表可以用来统计词汇量. 如果你的词汇量约为6000,那么这张表频率6000以下的单词你应该基本都认识.(不过国内教育平时学的单词未必就是他们常用的,只能说大部分重合) 我一直有个想法,要是能用COCA词频表统计一本小说中所有的词汇都是什么等级的,然后根据自己的词汇量,就能大致确定这本小说是什么难度,自己能不能读了. 学习了C++的容器和标准库算法后,我发现这…

机器学习入门实战——基于knn的airbnb房租预测

数据读取 import pandas as pd features=['accommodates','bathrooms','bedrooms','beds','price','minimum_nights','maximum_nights','number_of_reviews'] dc_listings=pd.read_csv('listings.csv') dc_listings=dc_listings[features] print(dc_listings.shape) dc_listi…