以及预测概率和类名在文本分析问题中如何获得属于该类的文本
在文本分析问题中，获得属于某一类的文本通常涉及以下步骤：
- 数据预处理：首先，需要对原始文本数据进行清洗和预处理，包括去除特殊字符、标点符号、停用词等，以及进行词干化或词形还原等操作，以便提取出文本的关键信息。
- 特征提取：接下来，从预处理后的文本中提取有意义的特征。常用的特征提取方法包括词袋模型（Bag-of-Words）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等。这些方法可以将文本转换为向量表示，以便机器学习算法进行处理。
- 训练模型：选择适当的机器学习算法或深度学习模型，并使用已标注的训练数据对其进行训练。常用的文本分类算法包括朴素贝叶斯（Naive Bayes）、支持向量机（Support Vector Machine）、深度神经网络（Deep Neural Network）等。
- 模型评估和调优：使用验证集或交叉验证方法对训练好的模型进行评估，并根据评估结果进行模型调优。常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1值等。
- 预测概率和类名：在模型训练完成后，可以使用该模型对新的文本进行分类预测。预测概率表示文本属于每个类别的概率分布，可以通过模型的输出获得。类名则是根据预测概率确定的最终分类结果。
在云计算领域，文本分析可以应用于多个方面，例如舆情分析、情感分析、文本分类、垃圾邮件过滤、智能客服等。腾讯云提供了一系列与文本分析相关的产品和服务，包括自然语言处理（NLP）、智能语音交互（SI）、智能图像识别（OCR）等。具体产品和介绍可以参考腾讯云的官方文档：腾讯云文本分析产品。
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提高不平衡大数据集的查准率和查全率
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是否可以使用python对给予amazon评论的类别进行分类？
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为了前夫。我们有三列
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我的整个数据集和上面一样，主题不是标准的，主题值是基于评论列的。
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深度学习在腾讯云上有哪些应用？
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腾讯云有哪些相关产品呢？我想使用深度学习做一些事情，但是对我这种小白来说可能有点难，有没有相关的应用场景参考下，有教程的话最好！
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从多变量时间序列区间检测罕见事件
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给定传感器状态间隔的时间序列，如何实现从有监督的训练数据中学习的分类器来检测基于状态间隔序列的事件？为了简化这个问题，传感器状态被简化为true或false。
更新：我在挖掘时间间隔序列上找到了解决类似问题的。在多元时间序列中挖掘层次时间模式的方法是一种新的方法，但它处理的是分层数据。
示例训练数据
下面的数据是事件的训练示例，表示为随时间变化的图形，其中/¯¯¯\表示true状态间隔，\___/表示传感器的false状态间隔。
Sensor | Sensor State over time
| 0....5....10...15...20...25... //
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对整个输入进行ML/DL预测，而不是逐行预测
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model.add(Dense(100, activation='relu'))
model.add(Dense(100, activation='relu'))
m
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如何使用标签概率进行文本分类？
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我正在尝试解决一个用于学术目的的文本分类问题。我需要将推文分类为“云”、“冷”、“干”、“热”、“湿”、“飓风”、“冰”、“雨”、“雪”、“风暴”、“风”和“其他”等标签。训练数据中的每个推文都有针对所有标签的概率。说这条消息“已经可以告诉你这将是一个艰难的得分的日子。现在和昨天下午一样有风。”有21%的几率是热的，79%的几率是风的。我一直致力于分类问题，它预测它是风还是热或其他。但在这个问题中，每个训练数据都有针对所有标签的概率。我之前使用过mahout naive bayes分类器，它对给定的文本采用特定的标签来构建模型。如何将这些不同标签的输入概率转换为任何分类器的输入？
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分类器与精度
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我想问你如何使用分类器和确定模型的准确性。我有我的数据集，我已经清理了文本(删除断点，标点符号，删除空行，.)。然后我把它分成火车和测试。由于我想确定一个电子邮件是否是垃圾邮件，我已经使用了常见的分类器，即朴素贝叶斯，支持向量机和逻辑回归。在这里，我只是包括我的火车和测试数据集:没有其他！我正在使用Python运行此分析。我的问题是:应该足够了还是应该实现新的算法？
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我阅读了大量关于文本分类准确性的文献，在所有的论文中，作者使用支持向量机、Na ve Bayes、logistic回归等方法对垃圾邮件进行分类。但我不知道
浏览 0提问于2020-08-14得票数 0
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产品描述中的文本分类问题
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我刚开始机器学习，我有一个包含4000到5000项的数据集，它们都是产品描述，结果，我想训练一个模型来将它们分类为1或0，我能用这种文本来训练它吗？
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用于文本分类的SkLearn模型
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但是我的分类器是用三种类型的文本训练的，比如“数学”，“历史”和“技
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使用K-means聚类文本数据中的聚类ID作为监督学习模型的特征是不是一个坏主意？
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我正在构建一个模型，该模型将预测流经管道的产品的提前期。
我有很多不同的功能，其中一个是一个字符串，其中包含一些关于产品用途的单词(通常是缩写，应用程序的名称，等等)。我以前在做功能工程的时候根本没有用过这个字段。
我在想，最好对这些数据进行某种类型的聚类，然后使用集群ID作为我的模型的一个特征，也许交付期与该字段中存在的信息类型相关。
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使用深度学习技术的监督学习(文档分类)
machine-learning、neural-network、deep-learning、supervised-learning
我在读关于深度学习的论文。其中大多数都是指无监督学习。
他们还说，神经元是使用无监督RBM网络进行预训练的。然后，使用反向传播算法(有监督)对它们进行微调。
那么，我们可以使用深度学习来解决监督学习问题吗？
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浏览 7提问于2013-10-29得票数 10
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特征提取采用深度学习，分类采用but或其他ML算法。
machine-learning、deep-learning、classification、feature-engineering、feature-extraction
用深度学习进行特征提取，同时利用传统机器学习或增强技术进行分类，是否合乎逻辑？
如果使用ML算法进行分类，而不是用深度学习方法进行特征提取，那么使用ML算法可以吗?我知道，如果特征工程成功，该模型将自动取得良好的效果。
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我提出了一种采用集成深度学习框架进行特征提取的体系结构，但是，我是否可以将集成框架与传统的ML或增强算法结合起来进行分类呢？会不会是件多余的事？
浏览 0提问于2022-10-27得票数 1
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此场景的文本分类技术
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我对机器学习算法完全陌生，我有一个关于数据集分类的快速问题。
目前有一个由两列消息和标识符组成的培训数据。
消息--从包含时间戳和一些文本标识符的日志中提取的典型消息--应该根据消息内容对类别进行分类。
培训数据是通过从工具中提取特定类别并相应地加上标签来编制的。
现在，测试数据只包含消息，我正试图获得相应的分类。
在这种情况下，哪种方法最有帮助？是监督学习还是非监督学习？
我有一个经过训练的数据集，我正试图预测测试数据的类别。
谢谢你，亚当
浏览 4提问于2017-08-30得票数 0
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低延迟生产环境中的梯度提升预测？
machine-learning、classification
有没有人能推荐一个在<10-15ms范围内使用梯度提升模型进行预测的策略(越快越好)？
我一直在使用R的gbm包，但第一次预测需要大约50ms(随后的矢量化预测平均为1ms，因此似乎存在开销，可能是在调用C++库时)。作为指导，将有大约10-50个输入和~50-500个树。任务是分类，我需要访问预测概率。
我知道有很多库，但我很少幸运地找到信息，即使是在它们的粗略预测时间。训练将离线进行，因此只有预测需要快速--而且，预测可能来自一段代码/库，该代码/库与执行训练的内容完全分离(只要有一种通用的表示树的格式)。
浏览 0提问于2012-07-02得票数 7
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数据挖掘中的“列车模型”步骤的目的是什么？
machine-learning、data-mining、training、data-science-model
我的理解是，训练一个模型是在机器学习中使用训练数据，以便当新的数据提供给它时，该模型可以预测值。
数据挖掘是在现有数据集中查找模式的过程。那么，“列车模型”在数据挖掘中的作用到底是什么呢？
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1回答
如何获得培训数据和收入数据之间的相似性？
scikit-learn、svm、anomaly-detection
我正在尝试使用聚类和分类方法作为支持向量机，使用科学学习。我还在研究一些离群点/新颖性探测
我想要一个半监督的模型。我想预测一些类标签，但是，我不能用一些异常/新的行为来训练我的模型，这些行为最终会发生。
我的工作是电机振动，我将训练我的模型，当他们是“开”和振动时，他们是“关闭”。
随着时间的推移，"ON“状态的振动会因一些缺陷而变得略有不同，但是如果我只训练"ON”和"OFF“，它肯定会继续确认我的马达是"ON”，因为有缺陷的振动更接近"ON“模型。
因此，我想确定我的新数据离我已经训练过的模型的数据有多远。
例如，1-我的predict_prob返
浏览 0提问于2019-06-12得票数 1
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分类模型及其精度
classification、supervised-learning
我正在尝试使用分类模型。我计划用一个大数据集来训练和测试我的模型( 80%的训练和20%的音量测试-没有过采样)。
我对分类模型的理解是，它侧重于二进制、真/假或是/否类型的预测。然而，我也应该使用一些评估指标，如准确性/精确性/召回率等。理想情况下，我需要提高/降低门槛，以满足我的期望。
我的问题--如果我要使用任何定制的软件解决方案(例如，一些Python/R库)来解决这个问题，我希望从我的模型中看到什么来输出？它是像“是”/“否”输出那样简单，还是具有某种形式的精度/精度数字？
浏览 0提问于2020-11-03得票数 1
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如何训练纯文本段落和返回关键短语？这有可能吗？
machine-learning、keras、neural-network、deep-learning、conv-neural-network
我正在研究关键词提取，现在我能够创建一些特征，并运行候选短语以及训练机器学习模型使用随机森林进行分类的特征。 出于好奇，我想尝试深度学习，因为我想手动删除特征提取层，我想让它自己找出特征，并通过传递一些文本文档和每个文档的相关关键短语(1/0是否正确)来生成模型。我想知道，是否有任何训练模型接受纯文本而不是浮点值，如果不是，我如何通过将句子和关键短语转换为浮点值并传递给训练模型来实现同样的目标 甚至尝试使用Keras Sequential模型创建模型(给出了示例) model = Sequential()
model.add(Dense(18, input_dim=14, init='
浏览 18提问于2019-05-03得票数 3
1回答
哪一个分类器在处理不属于训练类的测试查询时是有效的？
machine-learning、classification、svm
假设分类器经过5个类的训练，并且输入查询内容不属于任何经过训练的类数据。
朴素贝叶斯提供和随机类的结果在这里。在这种情况下，哪种分类器处理得最好？
浏览 0提问于2015-04-27得票数 1
2回答
支持向量机是否仍然被认为是“最先进的”在他们的利基？
data-mining、svm、state-of-the-art
这个问题是对我在另一个问题上看到的一个评论的回应。
该评论是关于Coursera上的机器学习课程教学大纲的，它的大意是"SVMs现在使用得不多“。
我自己才刚刚完成相关的讲座，我对SVMs的理解是，它是一种健壮而高效的分类学习算法，当使用内核时，它们有一个“小生境”，包括10到1000个特征，以及100到10000个训练样本。训练样本的限制是因为核心算法围绕着基于训练样本数的平方矩阵所产生的结果进行优化，而不是基于原始特征的数量。
那么，我看到的评论是否提到了自课程制定以来的一些真正的变化，如果是的话，这是什么变化:一个新的算法涵盖了支持向量机的“甜蜜点”，更好的CPU意味着SVM的计
浏览 0提问于2014-07-09得票数 71
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