文本表示的任务就是将文本信息表示成计算机可以处理的结构化信息,常用文本表示模型有向量空间模型(如tf-idf表示法)、神经网络嵌入模型(如word2vec表示法)、主题模型(如LDA表示法)。 本模型采用的是向量空间模型中的tf-idf表示法。 向量空间模型:向量空间模型是将文本表示成实数值分量所构成的向量,一般而言,每个分量...
图二:根据训练好的模型参数得到样本多分类结果过程 因为最终要根据三组概率的大小比较结果,得出样本最终所属的类别,因此多分类模型中使用的激活函数要保证每个二分类预测结果间的可比较性,softmax就是多分类问题中常用的激活函数之一。 2 softmax softmax又叫做归一化指数函数,当C为多分类类别个数,a为x与w相乘后结...
K邻近算法(KNN),是一种非常简单有效的机器学习算法。KNN是通过计算不同特征值距离作为分类依据,即计算一个待分类对象不同特征值与样本库中每一个样本上对应特征值的差值,将每个维度差值求和也就得到了该组数据与样本之间的距离,一般使用欧式距离进行计算,通过对所有样本求距离,最终得到离待分类对象最近的K个样本,将...
代表模型有:k-近邻算法(k-Nearest Neighbors,KNN)、半径搜索(Radius Search)、K-means、权重KNN、多级分类KNN(Multi-level Classification KNN)、近似最近邻算法(Approximate Nearest Neighbor, ANN) 近邻模型基于相似的原理,即通过测量不同数据点之间的距离来决定数据的相似性。 除了最基础的KNN算法外,其他变种如权重K...
情感分析任务的核心算法原理与文本分类类似,包括特征提取、模型训练和预测等几个步骤。 3.2.1 特征提取 情感分析任务的特征提取方法与文本分类任务类似,包括词袋模型和词向量模型等。不同之处在于,情感分析任务需要关注文本中的情感词、情感表达模式等特征。 3.2.2 模型训练 情感分析任务的模型训练方法与文本分类任务类...
分类决策树原理 今天我们开始学习决策树算法,该算法可用于分类和回归。本篇文章只讲解分类算法原理,包括模型-策略-算法三部分。 1 模型 利用树形结构对数据集进行分类,内部每个节点代表一个属性或特征,叶子结点则表示一个类别。 决策树是一种判别模型,属于符号主义,可解释性强。
原理：如果直接将线性回归的模型扣到Logistic回归中，会造成方程二边取值区间不同和普遍的非直线关系。因为Logistic中因变量为二分类变量，某个概率作为方程的因变量估计值取值范围为0-1，但是，方程右边取值范围是无穷大或者无穷小。所以，才引入Logistic回归。Logistic回归实质：发生概率除以没有发生概率再取对数。就是...
扩散模型:基本原理 打开网易新闻 查看精彩图片 Sohl-Dickstein 等人在 ICML 2015 上首次提出了扩散概率模型。扩散概率模型的前馈扩散过程是一个采用高斯核的马尔科夫链,包含超过 1000 个状态。每一步的状态转移方程是一个线性的高斯函数,其中 为高斯噪声方差的大小。当加入噪声的步骤累计足够多时,修改后的数据可以被...
前面几期介绍了Kmeans算法原理以及相应的实现过程,接下来我们将继续基于该方法来构建一个行情分类模型,并在BTC行情上进行一次实际应用。1 定性分析 定性来讲,市场的行情可分为涨/跌/平三大状态,进一步细分也可以分为大涨/小涨/震荡/小跌/大跌五类状态,这种特点和kmeans