机器学习（十四）——朴素贝叶斯实践 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、垃圾邮件分类 垃圾邮件分类，即通过读取邮件的内容，并打上标记其是垃圾邮件或者是正常的邮件，进而判断新的一个邮件是否是垃圾邮件。 1、读取内容和内容简单处理 这里已经有现成的邮件的正文内容，其中25篇正常的邮件，25篇垃圾邮件，存放成txt的格式。因此，首先需要读取文件内容，并且进行字符串的分割、去除标点符号、去除空格，另外英文单词中，小于3个字母的单词，通常是一些介词、量词等，没有实际意义，这类词语也会过滤掉。另外为了保证一致性
日耳曼语源是本族语源词汇简单多以自由词根出现，而拉丁与希腊语源是古典语源占49%,词汇复杂多以粘附词根存在，需借助词的词素构成来完成复杂单词的记忆。
2014年又是网络安全史上不平静的一年，从年初的携程的信用卡大规模泄露，再到各种拥有奇怪名字的开源软件漏洞，然后是索尼被黑客翻了个底朝天，年末的时候黑客们又为我们奉上了一道大菜——购票网的撞库事件。
导读：《红楼梦》、《亨利八世》都是经典的文学名著，许多历史和研究都暗示这些名著有不止一位作者，但文学界对此众说纷纭无法给出定论。而最近，基于人工智能和数据科学的研究发现，则是从数据分析的维度上，去区分一部作品的具体作者。
Twitter是一个流行的社交网络，这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。 本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。 第一步是注册一个你的应用程序。 为了能够访问Twitter数据编程，我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 注册后你将收到一个密钥和密码： 获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitt
词典或者词典资源的意思是一个 词或短语 以及一些相关信息的集合。例如：词性和词意定义等相关信息。词典资源附属于文本，通常在文本的帮助下创建和丰富。
Twitter是一个流行的社交网络，这里有大量的数据等着我们分析。Twitter R包是对twitter数据进行文本挖掘的好工具。 本文是关于如何使用Twitter R包获取twitter数据并将其导入R，然后对它进行一些有趣的数据分析。 第一步是注册一个你的应用程序。 为了能够访问Twitter数据编程，我们需要创建一个与Twitter的API交互的应用程序。 注册后你将收到一个密钥和密码： 获取密钥和密码后便可以在R里面授权我们的应用程序以代表我们访问Twitter：
TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency，词频-逆文档频率）是一种常用于文本挖掘和信息检索的加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。
去年，我购买了域名cvtutorials.com(一口气买了10年的:p)，打算在这个网站以及自己的公众号：机器视觉全栈er上输出机器视觉领域文章，跌跌撞撞已经有大半年了。
特征提升特征抽取使用CountVectorizer并且不去掉停用词的条件下,对文本特征进行量化的朴素贝叶斯分类性能测试使用TfidfVectorizer并且不去掉停用词的条件下,对文本特征进行量化的朴素贝叶斯分类性能测试.分别使用CountVectorizer与TfidfVectorizer,并且去掉停用词的条件下，对文本特征进行量化的朴素贝叶斯分类性能测试特征筛选使用Titanic数据集,通过特征筛选的方法一步步提升决策树的预测性能总结
开源软件存储库上有数千个开源软件，可以从中免费使用该软件。为了能够有效和高效地识别用户所需的软件，已根据软件的功能和属性向软件判断了标记。因此，标签分配成为开源软件存储库软件维护成功的关键。手动分配需要专家判断软件的功能和性能，并从软件的大型标签池中选择适当的预定义标签，这显然很耗时。因此，此任务上的软件挖掘的目的是利用数据挖掘的进步，为新上传的软件项目启用自动标记分配（重新推荐）。
在过去的几年里，各类公司的面试我都有所经历，小到十人左右的创业公司，大到几万人的腾讯阿里，面试过程大同小异。 但是最近又有新的收获，故开此篇以分享具体的过程和收获。
近日，由中国等国家成员体推动立项并重点参与的两项云计算国际标准—ISO/IEC 17788:2014《信息技术 云计算 概述和词汇》和ISO/IEC 17789:2014《信息技术 云计算 参考架构》正式发布，这标志着云计算国际标准化工作进入了一个新阶段。 这是国际标准化组织（ISO）、国际电工委员会（IEC）与国际电信联盟（ITU）三大国际标准化组织首次在云计算领域联合制定标准，由ISO/IEC JTC1与ITU-T组成的联合项目组共同研究制定。 中国作为这两项国际标准的立项推动国之一，提交贡献物20多项
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第一部分我们了解 skip-gram 的输入层、隐层、输出层。在第二部分，会继续深入讲如何在 skip-gram 模型上进行高效的训练。 在第一部分讲解完成后，我们会发现 Word2Vec 模型是一个超级大的神经网络（权重矩阵规模非常大）。 举个栗子，我们拥有 10000 个单词的词汇表，我们如果想嵌入 300 维的词向量，那么我们的输入 - 隐层权重矩阵和隐层 - 输出层的权重矩阵都会有 10000 x 300 = 300 万个权重，在如此庞大的神经网络中进行梯度下降是相当慢的。更糟糕的是，你需要大量的训
随着数据量的越来越大，有一些定义的关键词已经不再是常用词汇，超出了ES自带的ik分词词库范围，比如：“奥利给”等别称和新闻话题词；这就出现了一些现象，如搜索“奥利给”，因为ik词库没有此词，故将词分为若干个字，检索时会将同时含有“奥”、“利”、“给”三个字的新闻都返回，就出现不准确的现象，很严重；
本文旨在讲明： 1）一阶逻辑（FOL）的语法，语义 2）FOL如何使用 3）Knowledge Engineering in FOL
用R进行文本分析初探——以《红楼梦》为例 一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我，你为什么要用R做文本分析，你不是应该用R建模么，在我和她解释了一会儿后，她嘱咐我好好写这篇博文，嗯为了娟儿同学，细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息
一.写在前面的话~ 刚吃饭的时候同学问我，你为什么要用R做文本分析，你不是应该用R建模么，在我和她解释了一会儿后，她嘱咐我好好写这篇博文，嗯为了娟儿同学，细细说一会儿文本分析。 文本数据挖掘(Text Mining)是指从文本数据中抽取有价值的信息和知识的计算机处理技术。顾名思义，文本数据挖掘是从文本中进行数据挖掘(Data Mining)。从这个意义上讲，文本数据挖掘是数据挖掘的一个分支。 文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取；文本分析是文本挖掘、信息检索的一个基本问题，它把从文本中抽取出的特征词
AI 科技评论按 ：本文作者Datartisan，载于其知乎专栏——Datartisan数据工匠。AI 科技评论转载已获得原作者授权。 介绍 选举季已经到来，对于每个一直在关注这些事情的人来说，这绝对是一场最疯狂、涉及最多社交媒体、充满戏剧性的选举。距离最后的选举已经不到3个月，各个州的投票结果也逐渐公示出来，我们认为是时候，通过分析候选人的演讲内容，以及他们与大众的互动情况，来了解这些候选人的竞选方式了。 想要分析社交媒体上的大众对这场选举的看法，那么我们从分析候选人自己的推特内容着手，这似乎是比较合理
现有的拼写检查系统可以识别拼写错误，但无法识别出语法错误，本文的亮点在于使用流行的 seq2seq + attention 模型，在大规模拼写检查数据集上进行训练，用以简单的语法错误识别任务。 对上下文敏感的拼写检查系统（例如 Autocorrect）虽然可以纠正大量的来自于即时消息、电子邮件和短消息中的输入错误，但却对即便是最最简单的语法错误无能为力。举个例子，信息“ I’m going to store ”将不会被自动纠错系统报错，但人们通常更倾向于说“ I’m going to the store ”
词袋模型是一种在使用机器学习算法建模文本时表示文本数据的方式； 易于理解和实现，并且在语言建模和文档分类等问题上取得了巨大成功。
最近很火的chatGPT就是出自这个公司之手，是开源的产品，这个东西需要大量的数据及算力支持，只在部分地区可以使用，当然大家也可以使用一些衍生产品使用这个对话工具。下面简单介绍一些AI导航网站，chatGPT只是导航网站收录的一个网址之一。这些网址基本都是英文，如果大家不方便使用，建议使用谷歌浏览器自带的翻译功能。
本文探讨了如何使用R语言进行文本挖掘和主题建模，包括预处理、文本向量表示、主题建模和结果可视化。作者还提供了两个示例数据集和代码，让读者可以更好地理解这些概念。
写在前面 近日，一直以“推特治国”闻名的川普正式宣誓就任了美国第 45 任总统。 川普这次在美国大选中胜出，他的推特也发挥了巨大的作用。相比大多数总统竞选人来说，他们都没时间自己发推。但推特玩的风生水
用python中的字典存储特征是一种常用的做法，其优点是容易理解。但是sklearn的输入特征必须是numpy或scipy数组。可以用DictVectorizer从字典中加载特征转换成numpy数组，并且对分类特征会采用独热编码(one-hot)。
除了数据清洗和数据探索的主题外，许多有效的NLP(自然语言处理)分析都是依赖于对文本数据的预处理。因此，我决定手把手展现一个对来自苹果App Store简述的文本数据预处理的过程，并且对这些数据使用K均值聚类算法。
准备写一个系统的nlp入门博客，就从 nltk 开始把。 NLTK：Natural Language Toolkit，自然语言处理工具包，在NLP领域中，最常使用的一个Python库。
如果让你来设计一个算法来分析以下段落，你会怎么做？ Emma knocked on the door. No answer. She knocked again and waited. There was a large maple tree next to the house. Emma looked up the tree and saw a giant raven perched at the treetop. Under the afternoon sun, the raven gleamed ma
去年，亚马逊宣布推出一款自然语言处理工具Comprehend，帮助企业从信息集中提取常用词汇和短语。今天，在其Re:invent customer会议前的一周，亚马逊宣布了Comprehend性能的增强，允许开发人员在没有机器学习领域知识的情况下构建专业单词和短语列表。
用法2：使用两个参数，第二个参数是消息框类型选择，第二个参数默认也可以省略，省略情况下只有一个确定按钮，注意省略的情况下也要注意加逗号留下空位。
没有什么东西比不懂你口音的语音识别系统更令人沮丧。发音的语言差异使数据科学家多年来一直困扰，训练模型需要大量数据，而某些方言不像其他方言那么常见。
自然语言处理属于人工智能领域，它将人类语言当做文本或语音来处理，以使计算机和人类更相似，是人工智能最复杂的领域之一。 由于人类的语言数据格式没有固定的规则和条理，机器往往很难理解原始文本。
“Machine Learning System Design:——Prioritizing what to work on: Spam classification example”
本文根据自己的学习过程以及查阅相关资料的理解，对自然语言基础技术之词性标注进行了相对全面的简绍，包括定义、目前的难点以及常见方法，还推荐了一大波 Python 实战利器，并且包括工具的用法。
其中 表示 Target 的真实值，而 表示模型得出的 Taret 的预测值。
其实，现在的互联网数据大多数是非结构化的，比如谷歌，雅虎，搜狐等网站的文本数据已经泛滥成灾。文本挖掘有很多的用处，比如了解患者对罕见癌症的关注度，统计政府演讲报告词频高低，情感分析，作家常用词等等，接下来了解一下喜欢的作者列夫·托尔斯泰的代表作品中的常用词有哪些？
Knowledge / def mix( ): 本期收录 新增28+ NO.33 #篮球##数据可视化##体育# https://public.tableau.com/zh-cn/gallery/m
早上好。今天赵思家真的是做了热腾腾的新鲜大脑早餐来赎罪了。昨天晚上国内的诸位在睡觉的时候，《自然》放了个大招。伯克利的一群人把常用词汇所对应的大脑区域给画出来了。换句话说，这就是个大脑词典的雏形！
AI科技评论按：据2019年3月份世界卫生组织公布的最新数据，超过全世界人口的5%(约4.66亿人)患有残疾性听力障碍。据估计，到2050年这一数据将达到9亿。与此同时，手语作为听障者使用较多的语言，能正确理解手语的健全人士却寥寥无几。
News 新闻 4月18日，达观数据科学家团队再添专家，国内知名自然语言处理领军专家、复旦大学计算机教授黄萱菁博士正式受聘为达观数据高级顾问，达观数据在人工智能领域的研发实力又上新台阶，未来在深度学习
近日，乌云网曝出大麦网（damai.com)用户密码数据库在网上公开售卖，涉及用户多达600余万！
见 《Elasticsearch全文搜索与TF/IDF》https://my.oschina.net/stanleysun/blog/1594220
Elasticsearch 是一个基于 Lucene 的搜索服务器，拥有非常强大的全文检索能力。 用户完全可以通过搭建一个 Elasticsearch 集群来实现搜索引擎的基本功能。 但是，Elasticsearch 本身并不支持中文分词，但好在他支持编写和安装额外的分词管理插件，而开源的中文分词器 — ik 就非常强大，具有20万以上的常用词库，可以满足一般的常用分词功能。 本文，我们就来介绍如何安装 ik 分词库，如何为 ik 分词库添加自定义词库。
学习编程依然是一个高频话题主要是程序员薪资高，大家都想计入这个行业，但是由于自己没有编程基础，所以发起了这个讨论，学习编程需要什么基础吗?我觉得学习编程最重要的是入门，如果你入门的时候有一个好的方
【新智元导读】Nature 4月27日发表封面论文 The Brain Dictionary ，美国加州大学伯克利分校的科学家将常见的985个英语词汇相对应大脑区域“画”了出来。这项研究可能会对人工智能中语言识别和类脑研究产生重大影响。 伦敦大学学院 (UCL) 神经科学博士生赵思家首先对该研究进行了报道： 早上好。今天赵思家真的是做了热腾腾的新鲜大脑早餐来赎罪了。昨天晚上国内的诸位在睡觉的时候，《自然》放了个大招。伯克利的一群人把常用词汇所对应的大脑区域给画出来了。换句话说，这就是个大脑词典的雏形！ 你觉
NASA托管和/或维护了超过32,000个数据集; 这些数据集涵盖了从地球科学到航空航天工程到NASA本身管理的主题。我们可以使用这些数据集的元数据来理解它们之间的联系（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
Alice Zhao小姐是美国西北大学出身的数据科学家，她丈夫的职业虽然不明，但据她自豪地形容，至少也是一位nerd，因为当年他送给她的恋爱一周年礼物实在太棒了——一个包含这一年里他们所有短信内容的w
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