《机器学习系统设计》之应用scikit-learn做文本分类（上）

前言: 本系列是在作者学习<机器学习系统设计>([美] WilliRichert)过程中的思考与实践,全书通过Python从数据处理.到特征project,再到模型选择,把机器学习解决这个问题的过程一一呈现. 书中设计的源码和数据集已上传到我的资源:http://download.csdn.net/detail/solomon1558/8971649 第3章通过词袋模型+K均值聚类实现相关文本的匹配.本文主要解说文本预处理部分内容.涉及切分文本.数据清洗.计算TF-IDF值等内容. 相…

使用CNN做文本分类——将图像2维卷积换成1维

使用CNN做文本分类 from __future__ import division, print_function, absolute_import import tensorflow as tf import tflearn from tflearn.layers.core import input_data, dropout, fully_connected from tflearn.layers.conv import conv_1d, global_max_pool from tfle…

Spark ML下实现的多分类adaboost+naivebayes算法在文本分类上的应用

1. Naive Bayes算法朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c…

NLP系列(2)_用朴素贝叶斯进行文本分类(上)

作者:龙心尘 && 寒小阳时间:2016年1月. 出处: http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50597149 http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/50616559 声明:版权所有,转载请联系作者并注明出处 1. 引言贝叶斯方法是一个历史悠久,有着坚实的理论基础的方法,同时处理很多问题时直接而又高效,很多高级自然语言处理模型也可以从它演化而来.因此,学习贝…

如何使用scikit—learn处理文本数据

答案在这里:http://www.tuicool.com/articles/U3uiiu http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html#text-feature-extraction…

应用scikit-learn做文本分类

文本挖掘的paper没找到统一的benchmark,只好自己跑程序,走过路过的前辈如果知道20newsgroups或者其它好用的公共数据集的分类(最好要所有类分类结果,全部或取部分特征无所谓)麻烦留言告知下现在的benchmark,万谢! 嗯,说正文.20newsgroups官网上给出了3个数据集,这里我们用最原始的20news-19997.tar.gz. 分为以下几个过程: 加载数据集提feature 分类 Naive Bayes KNN SVM 聚类说明: scipy官网上有参考,但是看…

应用scikit-learn做文本分类（转）

基于SVMLight的文本分类

支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本 .非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中.支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息在模型的复杂性(即对特定训练样本的学习精度,Accuracy)和学习能力(即无错误地识别任意样本的能力)之间寻求最佳折衷,以期获得最好的推广能力(或称泛化能力).SVM理论的学习,请参…

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…

文本分类实战（十）—— BERT 预训练模型

1 大纲概述文本分类这个系列将会有十篇左右,包括基于word2vec预训练的文本分类,与及基于最新的预训练模型(ELMo,BERT等)的文本分类.总共有以下系列: word2vec预训练词向量 textCNN 模型 charCNN 模型 Bi-LSTM 模型 Bi-LSTM + Attention 模型 RCNN 模型 Adversarial LSTM 模型 Transformer 模型 ELMo 预训练模型 BERT 预训练模型所有代码均在textClassifier仓库中. 2 数据集…

Tensorflor实现文本分类

Tensorflor实现文本分类下面我们使用CNN做文本分类 cnn实现文本分类的原理下图展示了如何使用cnn进行句子分类.输入是一个句子,为了使其可以进行卷积,首先需要将其转化为向量表示,通常使用word2vec实现.d=5表示每个词转化为5维的向量,矩阵的形状是[sentence_length × 5],即[7 ×5].6个filter(卷积核),与图像中使用的卷积核不同的是,nlp使用的卷积核的宽与句子矩阵的宽相同,只是长度不同.这里有(2,3,4)三种size,每种size有两个fi…

GCN和GCN在文本分类中应用

1.GCN的概念传统CNN卷积可以处理图片等欧式结构的数据,却很难处理社交网络.信息网络等非欧式结构的数据.一般图片是由c个通道h行w列的矩阵组成的,结构非常规整.而社交网络.信息网络等是图论中的图(定点和边建立起的拓扑图). 传统CNN卷积面对输入数据维度必须是确定的,进而CNN卷积处理后得到的输出数据的维度也是确定的.欧式结构数据中的每个点周边结构都一样,如一个像素点周围一定有8个像素点,即每个节点的输入维度和输出维度都是固定的.而非欧式结构数据则不一定,如社交…

Scikit Learn: 在python中机器学习

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录载入…

(原创)（三）机器学习笔记之Scikit Learn的线性回归模型初探

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1. 均方误差(mean squared error,MSE): 2. 平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3. R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

(原创)（四）机器学习笔记之Scikit Learn的Logistic回归初探

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

机器学习系统设计（Building Machine Learning Systems with Python）- Willi Richert Luis Pedro Coelho

机器学习系统设计(Building Machine Learning Systems with Python)- Willi Richert Luis Pedro Coelho 总述本书是 2014 的,看完以后才发现有第二版的更新,2016.建议阅读最新版,有能力的建议阅读英文版,中文翻译有些地方比较别扭(但英文版的书确实是有些贵). 我读书的目的:泛读主要是想窥视他人思考的方式. 作者写书的目标:面向初学者,但有时间看看也不错.作者说"我希望它能激发你的好奇心,并足以让你保持渴望,不断探索…

Stanford机器学习---第七讲. 机器学习系统设计

原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7834256 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归.Octave Tutorial.Logistic Regression.Regularization.神经网络.机器学习系统设计.SVM(Support Vector Machines 支持向量机).聚类.降维.异常检测.大规模机器学习等章节.所有内容均来自Standford公开课machine…

scikit learn 模块调参 pipeline+girdsearch 数据举例：文档分类（python代码）

scikit learn 模块调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

文本分类学习（五）机器学习SVM的前奏-特征提取（卡方检验续集）

前言: 上一篇比较详细的介绍了卡方检验和卡方分布.这篇我们就实际操刀,找到一些训练集,正所谓纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行.然而我在躬行的时候,发现了卡方检验对于文本分类来说应该把公式再变形一般,那样就完美了. 目录: 文本分类学习(一)开篇文本分类学习(二)文本表示文本分类学习(三)特征权重(TF/IDF)和特征提取文本分类学习(四)特征选择之卡方检验文本分类学习(五)机器学习SVM的前奏-特征提取(卡方检验续集) 一,回顾卡方检验 1.公式一: 先回顾一下卡方检验: 卡…

文本分类学习（十）构造机器学习Libsvm 的C# wrapper（调用c/c++动态链接库）

前言: 对于SVM的了解,看前辈写的博客加上读论文对于SVM的皮毛知识总算有点了解,比如线性分类器,和求凸二次规划中用到的高等数学知识.然而SVM最核心的地方应该在于核函数和求关于α函数的极值的方法:SMO算法(当然还有很多别的算法.libsvm使用的是SMO,SMO算法也是最高效和简单的),还有松弛变量..毕设答辩在即,这两个难点只能拖到后面慢慢去研究了. 于是我便是用了LibSvm,也就是台湾大学某某教授写的一个专门用于svm的工具包,其中有java语言的,python语言的,c语言的.我只…

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 11—Machine Learning System Design 机器学习系统设计

Lecture 11—Machine Learning System Design 11.1 垃圾邮件分类本章中用一个实际例子: 垃圾邮件Spam的分类来描述机器学习系统设计方法.首先来看两封邮件,左边是一封垃圾邮件Spam,右边是一封非垃圾邮件Non-Spam:垃圾邮件有很多features.如果我们想要建立一个Spam分类器,就要进行有监督学习,将Spam的features提取出来,而希望这些features能够很好的区分Spam.事实上,对于spam分类器,通常选取spam中词频最高的…

文本分类：Keras+RNN vs传统机器学习

摘要:本文通过Keras实现了一个RNN文本分类学习的案例,并详细介绍了循环神经网络原理知识及与机器学习对比. 本文分享自华为云社区<基于Keras+RNN的文本分类vs基于传统机器学习的文本分类>,作者: eastmount . 一.RNN文本分类 1.RNN 循环神经网络英文是Recurrent Neural Networks,简称RNN.RNN的本质概念是利用时序信息,在传统神经网络中,假设所有的输入(以及输出)都各自独立.但是,对于很多任务而言,这非常局限.举个例子,假如你想根据一句没…

R语言做文本挖掘 Part4文本分类

Part4文本分类 Part3文本聚类提到过.与聚类分类的简单差异. 那么,我们需要理清训练集的分类,有明白分类的文本:測试集,能够就用训练集来替代.预測集,就是未分类的文本.是分类方法最后的应用实现. 1. 数据准备训练集准备是一个非常繁琐的功能,临时没发现什么省力的办法,依据文本内容去手动整理.这里还是使用的某品牌的官微数据,依据微博内容.我将它微博的主要内容分为了:促销资讯(promotion).产品推介(product).公益信息(publicWelfare).生活鸡汤(l…

Scikit Learn

Scikit Learn Scikit-Learn简称sklearn,基于 Python 语言的,简单高效的数据挖掘和数据分析工具,建立在 NumPy,SciPy 和 matplotlib 上.…

【机器学习】文本分类——朴素贝叶斯Bayes

用VC++MFC做文本编辑器(单文档模式)

用VC++MFC做文本编辑器(单文档模式) 原来做过一个用对话框实现的文本编辑器,其实用MFC模板里面的单文档模板也可以做,甚至更加方便,适合入门级的爱好者试试,现介绍方法如下: < xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 1,首先新建一个工程,选择MFC AppWizard(exe),定名字为:textview_1,程序类型选择单个文档,其他均默…

NLTK学习笔记(六):利用机器学习进行文本分类

目录一.监督式分类:建立在训练语料基础上的分类特征提取器和朴素贝叶斯分类器过拟合:当特征过多错误分析二.实例:文本分类和词性标注文本分类词性标注:"决策树"分类器三.更近一步的连续分类或贪婪序列分类:在朴素贝叶斯和"决策树"之后四.评估五.三种分类器的总结六.后记关于分类文本,有三个问题怎么识别出文本中用于明显分类的特征怎么构建自动分类文本的模型相关的语言知识按照这个思路,博主进行了艰苦学习(手动捂脸..) 一.监督式分类:建立在训练…

用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

https://zhuanlan.zhihu.com/p/25928551 近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖叶子类目数量达上万个,商品量也是10亿量级,…

[转] 用深度学习（CNN RNN Attention）解决大规模文本分类问题 - 综述和实践

转自知乎上看到的一篇很棒的文章:用深度学习(CNN RNN Attention)解决大规模文本分类问题 - 综述和实践近来在同时做一个应用深度学习解决淘宝商品的类目预测问题的项目,恰好硕士毕业时论文题目便是文本分类问题,趁此机会总结下文本分类领域特别是应用深度学习解决文本分类的相关的思路.做法和部分实践的经验. 业务问题描述: 淘宝商品的一个典型的例子见下图,图中商品的标题是“夏装雪纺条纹短袖t恤女春半袖衣服夏天中长款大码胖mm显瘦上衣夏”.淘宝网后台是通过树形的多层的类目体系管理商品的,覆盖…

文本分类（TFIDF/朴素贝叶斯分类器/TextRNN/TextCNN/TextRCNN/FastText/HAN）

目录简介 TFIDF 朴素贝叶斯分类器贝叶斯公式贝叶斯决策论的理解极大似然估计朴素贝叶斯分类器 TextRNN TextCNN TextRCNN FastText HAN Highway Networks 简介通常,进行文本分类的主要方法有三种: 基于规则特征匹配的方法(如根据喜欢,讨厌等特殊词来评判情感,但准确率低,通常作为一种辅助判断的方法) 基于传统机器学习的方法(特征工程 + 分类算法) 给予深度学习的方法(词向量 + 神经网络) 自BERT提出以来,各大NLP比赛基本上已经…

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