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使用机器学习算法进行文本分类的方法与实践

随着互联网和社交媒体的发展，大量的文本数据被产生和存储。如何从海量的文本数据中快速准确地提取有用信息成为一个重要的问题。文本分类作为自然语言处理（NLP）领域的关键任务之一，能够将大量的文本数据自动分为不同的预定义类别，为信息检索、情感分析、垃圾邮件过滤等应用提供基础支持。在进行文本分类时，首先需...

人工智能入门指南：Web 开发者版（4）机器学习算法与实践

A. 监督学习算法监督学习是一种通过使用带有标签的训练数据来训练模型，以预测新样本标签的方法。下面介绍几种常用的监督学习算法。 1. 线性回归线性回归是一种用于建立线性关系的监督学习算法，它通过拟合线性模型来预测连续型目标变量。示例 1: 线性回归模型训练与预测 from sklearn.li...

相册服务中的故事生成算法介绍

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Go语言核心编程 - 数据结构和算法

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神经网络概览及算法详解

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【机器学习算法】13、决策树与随机森林（非常的全面讲解和实践）（三）

5.SKLearn实践（部分）5.1.决策树之iris分类分类结果5.2.决策树对鸢尾花数据的两特征组合的分类分类结果：5.3.树回归回归结果：5.4.多输出的树回归回归结果：5.5.iris之随机森林分类分类结果：

【机器学习算法】13、决策树与随机森林（非常的全面讲解和实践）（二）

3.算法流程3.1、ID3算法3.1.1、思想从信息论的知识中可以知道，期望信息越小，信息熵越大，从而样本纯度越低。ID3算法的核心思想就是以信息增益来度量特征选择，选择信息增益最大的特征进行分裂。算法采用自顶向下的贪婪搜索遍历可能的决策树空间（C4....

【机器学习算法】13、决策树与随机森林（非常的全面讲解和实践）（一）

1.简介决策树（Decision Tree）是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算...

【机器学习算法】4、降维算法之PCA(深入理解与实践)（二）

PCA算法的优缺点优点：降低数据的复杂度，识别最重要的多个特征；缺点：不一定需要，且可能损失有用的信息。PCA算法的改进和优化1、KPCA算法 KPCA是一种改进的PCA非线性降维算法，它利用核函数的思想，把样本数据进行非线性变换，然后在变换空间进行PCA，这样即...

【机器学习算法】4、降维算法之PCA(深入理解与实践)（一）

简介一般情况下，向量的各个分量之间可能存在一定的相关性。直接将向量送入机器学习算法中处理效率会很低，也会影响算法的精度。为了可视化显示数据，人们需要把向量变换到低维空间后再送入算法中进行处理。目前大部分降...

机器学习原理与实战 | K近邻算法实践

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npKNN算法中，其算法参数是K，参数选择需要根据数据来决定。K值越大，模型的偏差越大，对噪声数据越不敏感，当K值很大时，可能造成模型欠拟合；K值越小，...

机器学习原理与实战 | K-means聚类算法实践

%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np1. K-均值算法介绍from sklearn.datasets import make_blobs # 产生聚类数据集 X, y = make_blobs(n_...

机器学习原理与实战 | 决策树与集成算法实践

1.决策树算法原理决策树的基本原理是：对于一个数据集D DD，其基本的格式是由多个未知关联的多个特征共同决定一个输出。如果是分类问题，那么最后的输出是类别；而如果是回归问题，最后输出的是一个回归值。而在决策树的思想中，就是要对多个未知关联的特征挑选出最合适的一个特征（比如使用信息增益等等࿰...

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更新时间 2024-04-22 15:00:52

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