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文本挖掘tmSVM开源项目包含Python和Java两种版本带参考文档
文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档 简介 文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。现有的分类技术都已经非常成熟,SVM、KNN、Decision Tree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果,前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。但在实际的商业应用中,仍然有很多问题没有很好的解决,比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡
所属分类:
Python
发布日期:2014-02-23
文件大小:3145728
提供者:
vcfriend
利用Python实现kNN算法的代码
主要介绍了利用Python实现kNN算法的代码,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
所属分类:
其它
发布日期:2020-09-18
文件大小:59392
提供者:
weixin_38506713
python实现kNN算法识别手写体数字的示例代码
1。总体概要 kNN算法已经在上一篇博客中说明。对于要处理手写体数字,需要处理的点主要包括: (1)图片的预处理:将png,jpg等格式的图片转换成文本数据,本博客的思想是,利用图片的rgb16进制编码(255,255,255)为白色,(0,0,0)为黑色,获取图片大小后,逐个像素进行判断分析,当此像素为空白时,在文本数据中使用0来替换,反之使用1来替换。 from PIL import Image '''将图片转换成文档,使用0,1分别替代空白和数字''' pic = Image.ope
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-25
文件大小:124928
提供者:
weixin_38711149
用Python实现KNN分类算法
本文实例为大家分享了Python KNN分类算法的具体代码,供大家参考,具体内容如下 KNN分类算法应该算得上是机器学习中最简单的分类算法了,所谓KNN即为K-NearestNeighbor(K个最邻近样本节点)。在进行分类之前KNN分类器会读取较多数量带有分类标签的样本数据作为分类的参照数据,当它对类别未知的样本进行分类时,会计算当前样本与所有参照样本的差异大小;该差异大小是通过数据点在样本特征的多维度空间中的距离来进行衡量的,也就是说,如果两个样本点在在其特征数据多维度空间中的距离越近,则这
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-23
文件大小:106496
提供者:
weixin_38734492
利用Python实现kNN算法的代码
邻近算法(k-NearestNeighbor) 是机器学习中的一种分类(classification)算法,也是机器学习中最简单的算法之一了。虽然很简单,但在解决特定问题时却能发挥很好的效果。因此,学习kNN算法是机器学习入门的一个很好的途径。 kNN算法的思想非常的朴素,它选取k个离测试点最近的样本点,输出在这k个样本点中数量最多的标签(label)。我们假设每一个样本有m个特征值(property),则一个样本的可以用一个m维向量表示: X =( x1,x2,… , xm ), 同样地,测
所属分类:
其它
发布日期:2020-12-31
文件大小:57344
提供者:
weixin_38632916