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python svm文本分类

是同一个属性 对你这个图的数据,简单的理解是:对n行大小这么多个文本,提取13维特征(列的维数为13,同时同一列表示每个文本提取的相同属性的特征),构成特征集进行二分类(这里标号只有+1、-1所以说这么多文章分成两类)。

数据仓库,数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式,它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法(Classification)用于预测数据对象的离...

SVM关键是选取核函数的类型,主要有线性内核,多项式内核,径向基内核(RBF),sigmoid

你也不说你下载的是什么样的程序!基于libsvm 或者别人自己写的SVM工具箱? 不过什么都无所谓了,你看看程序里是不是有诸如svmtrain (TrainLabel, TrainData, Option) 这样的字眼? 这就是对SVM进行训练啦...你要的训练数据就是这个TrainLabel, ...

libshortText实现方式是one-vs-rest,因此你的类别个数2000左右的时候,会建立2000个模型,十分耗内存。你可以尝试使用maxent开源工具,一个模型分所有类别,准确性上相差不大,内存消耗会少些。

数据都是通过特定算法提取的,有很多特征提取算法的,网上找找文献自己实现吧

数据仓库,数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式,它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法(Classification)用于预测数据对象的离...

是说训练集中的每项的权重么,。。。KNN貌似就考虑了吧

我有个转换成3781个浮点数的 。我又刚刚训练了一个支持向量的,你还要吗?不过这个文件太大,176M呢。

数据仓库,数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式,它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法(Classification)用于预测数据对象的离...

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