【Python机器学习】文本特征提取及文本向量化讲解和实战（图文解释 附源码）
需要源码和数据集请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~文本提取及文本向量化词频和所谓的Tf-idf是传统自然语言处理中常用的两个文本特征。以词频特征和Tf-idf特征为基础，可以将一段文本表示成一个向量。将多个文本向量化后，然后就可以运用向量距离计算方法来比较它们的相似性、用聚类算法来分析它们的自然分组。如果文本有标签，比如新闻类、军事类、财经类等等，那么还可以用它们来训练一个分类模型，用于对未知....
【Python机器学习】朴素贝叶斯分类的讲解及预测决策实战（图文解释 附源码）
需要代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~朴素贝叶斯分类朴素贝叶斯（naïve Bayes）分类是基于贝叶斯定理与特征条件独立假定的分类方法。设试验E的样本空间为S，A为E的事件，B_1，B_2，⋯，B_n为S的一个划分，且P(A)>0，P(B_i)>0(i=1,2,…,n)，则贝叶斯公式为：P(B_i)称为先验概率，即分类B_i发生的概率，它和条件概率P(A│B_i)可从样本集中....
【Python机器学习】过拟合及其抑制方法讲解及实战（图文解释 附源码）
需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~欠拟合、过拟合与泛化能力欠拟合最简单的线性模型，它是用一条直线来逼近各个样本点，显然力不从心，这种现象称为欠拟合。欠拟合模型是由于模型复杂度不够，训练样本集容量不够，特征数量不够，抽样分布不均衡等原因引起的不能学习出样本集中蕴含只是的模型，欠拟合问题比较容易处理，如增加模型复杂度，增加训练样本，提取更多特征等等过拟合某些情况下，越复杂的模型越能逼近样本....
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