文字分類實現步驟：
定義階段：定義資料以及分類體系，具體分為哪些類別，需要哪些資料
資料預處理：對文件做分詞、去停用詞等準備工作
資料提取特徵：對文件矩陣進行降維、提取訓練集中最有用的特徵
模型訓練階段：選擇具體的分類模型以及演算法，訓練出文字分類器
評測階段：在測試集上測試並評價分類器的效能
應用階段：應用效能最高的分類模型對待分類文件進行分類
特徵提取的幾種經典方法：
分類器方法：
中文垃圾郵件分類實戰
資料集分為：ham_data.txt 和 spam.data.txt , 對應為 正常郵件和垃圾郵件
其中每行代表著乙個郵件
主要過程為：
資料提取
對資料進行歸整化和預處理
提取特徵（tfidf 和 詞袋模型）
訓練分類器
用 準確率(precision)、召回率(recall)、f1測度 來評價模型
**放在 github 上了
結果：
文字分類 機器學習方法
不好意思最近事情有點多下次在完善一下 匯入常用包 import random import jieba import pandas as pd from sklearn.model selection import train test split from sklearn.feature extr...
機器學習1 KNN文字分類
思想 1.找到與資料最相近k個資料 根據余弦相似度 2.分別找出k條資料的類別，同類別相加，得到最大值，則該類別為測試資料的所屬類。encoding utf 8 from pylab import reload sys defcreatedataset group 1.0,1.1 2.0,2.1 1...
機器學習之多元分類（機器學習基石）
如上圖所示我們要使用一些線性模型來分割這四種不同的圖案，利用以前學過的二元分類我們可以將某乙個種類分別從整體中分離出來。比如將圖通是方塊和不是方塊的做二元分類，是三角形的和不是三角形的進行分類等等，然後我們得到下圖 如上圖所示我們在單獨的分割中可以分別將我們想要的目標圖案分割出來，但是我們將這些圖示...