标签:: 文本分类

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利用sklearn实现多分类实验demo

常见的文本分类中,二分类问题居多,多分类问题其实也挺常见的,这里简单给出一个多分类的实验demo。 1 引入相应的库123456789101112# 引入必要的库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom itertools import cyclefrom sklearn import svm, datasetsfrom sklea

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Bag of Words Meets Bags of Popcorn(2)-tfidf

本篇是kaggle之电影评论文本情感分类(Bag of Words Meets Bags of Popcorn)实现的第二篇,语言模型选择的是TFIDF主要参考:https://www.kaggle.com/rajathmc/bag-of-words-meets-bags-of-popcornhttps://www.cnblogs.com/lijingpeng/p/5787549.html这两篇文章,部分地方有修改。

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Bag of Words Meets Bags of Popcorn(1)-Bag of Words

本篇是kaggle之电影评论文本情感分类(Bag of Words Meets Bags of Popcorn)的实现,主要参照Rajath Chidananda的《Bag of Words Meets Bags of Popcorn》,整体是按照他的流程来走的,对每一步都加上了注释,也对相应点给出了参考资料链接。