朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes classifier)是一种相当简单常见但是又相当有效的分类算法,在监督学习领域有着很重要的应用.朴素贝叶斯是建立在“全概率公式”的基础下的,由已知的尽可能多的事件A.B求得的$P(A|B)$来推断未知$P(B|A)$. 优点: 模型训练使用TF-IDF对训练数据做词频及概率统计: 分类使用朴素贝叶斯计算所有类目的概率; 适用于电商的短文本分类,加入部分人工干预,top3准确率可达到95%左右: 分类预测完全可解释,不存在神经网络黑盒,但比较依赖分词效果

该算法由facebook在2016年开源,典型应用场景是“带监督的文本分类问题”.   模型 模型的优化目标如下:   其中,$<x_n,y_n>$是一条训练样本,$y_n$是训练目标,$x_n$是normalized bag of features.矩阵参数A是基于word的look-up table,也就是A是词的embedding向量.$Ax_n$矩阵运算的数学意义是将word的embedding向量找到后相加或者取平均,得到hidden向量.矩阵参数B是函数f的参数,函数f是一个多分类

上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的向量.这样每个文本在分词之后,就可以根据我们之前得到的词袋,构造成一个向量,词袋中有多少个词,那这个向量就是多少维度的了.然后就把这些向量交给计算机去计算,而不再需要文本啦.而向量中的数字表示的是每个词所代表的权重.代表这个词对文本类型的影响程度. 在这个过程中我们需要解决两个问题:1.如何计算出适

OneClassSVM两个功能:异常值检测.解决极度不平衡数据 因为之前一直在做非平衡样本分类的问题,其中如果有一类比例严重失调,就可以直接用这个方式来做:OneClassSVM:OneClassSVM还有一个功能就是异常值检测. 其他我的相关博客: 1.机器学习︱非平衡数据处理方式与评估 2.RFM模型+SOM聚类︱离群值筛选问题 3.R语言︱异常值检验.离群点分析.异常值处理 台湾大学林智仁所设计和实现的库LibSVM(地址:http://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin

词义消歧,句子.篇章语义理解基础,必须解决.语言都有大量多种含义词汇.词义消歧,可通过机器学习方法解决.词义消歧有监督机器学习分类算法,判断词义所属分类.词义消歧无监督机器学习聚类算法,把词义聚成多类,每一类一种含义. 有监督词义消歧方法.基于互信息词义消歧方法,两种语言对照,基于大量中英文对照语料库训练模型可词义消歧.来源信息论,一个随机变量中包含另一个随机变量信息量(英文信息中包含中文信息信息量),假设两个随机变量X.Y的概率分别是p(x), p(y),联合分布概率是p(x,y),互信息计算

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

1. 引言 word embedding技术如word2vec,glove等已经广泛应用于NLP,极大地推动了NLP的发展.既然词可以embedding,句子也应该可以(其实,万物皆可embedding,Embedding is All You Need ^_^).近年来(2014-2018),许多研究者在研究如何进行句子表示学习,从而获得质量较高的句子向量(sentence embedding).事实上,sentence embedding在信息检索,句子匹配,句子分类等任务上均有广泛应用,并

前面文章已经介绍了朴素贝叶斯算法的原理,这里基于NavieBayes算法对newsgroup文本进行分类測试. 文中代码參考:http://blog.csdn.net/jiangliqing1234/article/details/39642757 主要内容例如以下: 1.newsgroup数据集介绍 数据下载地址:http://download.csdn.net/detail/hjy321686/8057761. 文本中包括20个不同的新闻组,除当中少数文本属于多个新闻组以外,其余的文档都仅仅

当我们尝试使用统计机器学习方法解决文本的有关问题时,第一个需要的解决的问题是,如果在计算机中表示出一个文本样本.一种经典而且被广泛运用的文本表示方法,即向量空间模型(VSM),俗称“词袋模型”. 我们首先看一下向量空间模型如何表示一个文本: 空间向量模型需要一个“字典”:文本的样本集中特征词集合,这个字典可以在样本集中产生,也可以从外部导入,上图中的字典是[baseball, specs, graphics,..., space, quicktime, computer]. 有了字典后便可以表示

FROM:http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/1231028 我们已经谈过了如何自动下载网页.如何建立索引.如何衡量网页的质量(Page Rank).我们今天谈谈如何确定一个网页和某个查询的相关性.了解了这四个方面,一个有一定编程基础的读者应该可以写一个简单的搜索引擎了,比如为您所在的学校或院系建立一个小的搜索引擎.] 我们还是看上回的例子,查找关于“原子能的应用”的网页.我们第一步是在索引中找到包含这三个词的网页(详见关于布尔运算的系

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

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

前言: 经历过文本的特征提取,使用LibSvm工具包进行了测试,Svm算法的效果还是很好的.于是开始逐一的去了解SVM的原理. SVM 是在建立在结构风险最小化和VC维理论的基础上.所以这篇只介绍关于SVM的理论基础.参考this paper: https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/svmtutorial.pdf 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

https://blog.csdn.net/class_brick/article/details/79135909 概念 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用,

1.概述 FastText 文本分类算法是有Facebook AI Research 提出的一种简单的模型.实验表明一般情况下,FastText 算法能获得和深度模型相同的精度,但是计算时间却要远远小于深度学习模型.fastText 可以作为一个文本分类的 baseline 模型. 2.模型架构 fastText 的模型架构和 word2vec 中的CBOW 模型的结构很相似.CBOW 模型是利用上下文来预测中间词,而fastText 是利用上下文来预测文本的类别.而且从本质上来说,word2v

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

http://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78324834 想必通过前一篇的介绍,各位小主已经对word2vec以及CBOW和Skip-gram有了比较清晰的了解.在这一篇中,小编带大家走进业内最新潮的文本分类算法,也就是fastText分类器.fastText与word2vec的提出者之所以会想到用fastText取代CNN(卷积神经网络)等深度学习模型,目的是为了在大数据情况下提高运算速度. 其实,文本的学习与图像的学习是不同的

http://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78195462?locationNum=8&fps=1 文本分类需要CNN?No!fastText完美解决你的需求(前篇) fastText是个啥?简单一点说,就是一种可以得到和深度学习结果准确率相同,但是速度快出几个世纪的文本分类算法.这个算法类似与CBOW,可爱的读着是不是要问CBOW又是个什么鬼?莫急,听小编给你慢慢到来,一篇文章,让你了解word2vec的原理,CBOW.Skip-

https://www.wxwenku.com/d/102093756 AI科技评论按:前几天,Yann LeCun与其学生 张翔在arXiv上发表了一篇新作「Which Encoding is the Best for Text Classification in Chinese, English, Japanese and Korean?」.这篇文章做了一个包含473种模型的大型对比实验,实验的目的是对文本分类任务中不同语言(英语.汉语.韩语和日语)不同的level(utf-8 .字符等)和

@Hcy(黄灿奕) 文本分类,首先它是分类问题,应该对应着分类过程的两个重要的步骤,一个是使用训练数据集训练分类器,另一个就是使用测试数据集来评价分类器的分类精度.然而,作为文本分类,它还具有文本这样的约束,所以对于文本来说,需要额外的处理过程,我们结合使用libsvm从宏观上总结一下,基于libsvm实现文本分类实现的基本过程,如下所示: 选择文本训练数据集和测试数据集:训练集和测试集都是类标签已知的: 训练集文本预处理:这里主要包括分词.去停用词.建立词袋模型(倒排表): 选择文本分类使用的

在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick中我们讲到在文本挖掘的预处理中,向量化之后一般都伴随着TF-IDF的处理,那么什么是TF-IDF,为什么一般我们要加这一步预处理呢?这里就对TF-IDF的原理做一个总结. 1. 文本向量化特征的不足 在将文本分词并向量化后,我们可以得到词汇表中每个词在各个文本中形成的词向量,比如在文本挖掘预处理之向量化与Hash Trick这篇文章中,我们将下面4个短文本做了词频统计: corpus=["I come to China to travel"