Task03 基於機器學習的文本分類
Task03 基於機器學習的文本分類 學習目標 機器學習模型 傳統機器學習 學習目標 學會TF-IDF的原理和使用 使用sklearn的機器學習模型完成文本分類 機器學習模型 機器學習是對能通過經驗自動改進的計算機算法的研究. 機器學習通過歷史數據訓練出模型對應於人類對經驗進行歸納的過程,機器學習利用模型對新數據進行預測對應於人類利用總結的規律對新問題進行預測的過程.
相關文章
- 1. 新聞文本分類--Task3 基於機器學習的文本分類
- 2. 基於機器學習的文本分類算法的研究
- 3. 任務一：基於機器學習的文本分類
- 4. NLP基本任務一：基於機器學習的文本分類
- 5. [DataAnalysis]機器學習分類——基於規則的分類器
- 6. 零基礎入門NLP - 基於機器學習的文本分類
- 7. (Datawhale零基礎入門NLP賽事 - 基於機器學習的文本分類
- 8. Task03 基於支持向量機的分類預測
- 9. NLP學習5-基於深度學習的文本分類2
- 10. 新聞文本分類--Task4 基於深度學習的文本分類1
- 更多相關文章...
- • Kotlin 基本數據類型 - Kotlin 教程
- • C# 文本文件的讀寫 - C#教程
- • Kotlin學習（二）基本類型
- • Kotlin學習（一）基本語法
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
