tnfh.net
当前位置:首页 >> python svm文本分类 >>

python svm文本分类

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...

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, ...

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

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)。

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。

首先,我觉得你可以打印出每一个步骤所需耗费的时间,看一看哪一个步骤所耗费的时间比较多,尝试着寻找优化的方法。我先说说我想到的几个点吧。 在sklearn中的一些分类方法中,其参数里用开启多进程的选项,你不妨试试看。 如果你的训练数据规模...

svm 是 Secure Virutal Machine 直译就是安全虚拟机,和虚拟系统有关。 C1E 增强型空闲电源管理状态转换(Enhanced Halt State 简称C1E) 就是深度节能,需要CPU驱动支持。开启后,CPU在空闲轻负载状态可以降低工作电压与倍频,这样就达到了省电的...

例如:一篇10000字的文章,你经过PCA处理后得到3000字的精华. 现在你的提问是:如何根据这3000字恢复10000字的文章? 你这样做有何意义?你辛辛苦苦去芜存菁得到3000字,为何还要想恢复是10000字呢? 以上只是举例说明,其实PCA翻译就就主成份分析,即...

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...

使用交叉验证的方法,其实本质就是这两个参数的各种组合都进行尝试,已选到最优的参数组合,libsvm有自带的交叉验证的功能,可以试试!

网站首页 | 网站地图
All rights reserved Powered by www.tnfh.net
copyright ©right 2010-2021。
内容来自网络,如有侵犯请联系客服。zhit325@qq.com