文件名称:
基于Kaggle数据的词袋模型文本分类教程
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文件大小: 172kb
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上传时间: 2021-02-26
详细说明：摘要：本教程展示了改善文本分类的方法，包括：做一个验证集，为AUC预测概率，用线性模型代替随机森林，使用TF-IDF权衡词汇，留下停用词，加上二元模型或者三元模型等。有一个Kaggle的训练比赛，你可以尝试进行文本分类，特别是电影评论。没有其他的数据——这是使用文本分类做一些实验的绝佳机会。Kaggle有一个关于本次比赛的tutorial，它会带你走进流行的词袋方法以及word2vec。本教程几乎代表了最佳实践，最有可能让参赛选手的优化变得很容易。而这正是我们要做的。验证是机器学习的基石。这是因为我们之后会推广到未知的测试实例。通常，评估一个模型推广的唯一明智方式是使用验证：如果你有足够的例子
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