基于机器学习算法的分类知识发现及其在文本分析中的应用 11-46.下载

weixin_39821228 2020-08-15 04:30:25

基于机器学习算法的分类知识发现及其在文本分析中的应用 11-46.
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机器学习是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科，专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径。在机器学习的应用中，文本分析是一个重要的方向。文本分析是指对文本的表示及其特征项的选取，它是文本挖掘、信息检索的一个基本问题。文本是由一定的符号或符码组成的信息结构体，这种结构体可采用不同的表现形态，如语言的、文字的、影像的等等。

贝叶斯算法以其独特的概率推理方式在机器学习中占据了重要地位。通过实例和代码的分析，我们验证了贝叶斯算法在分类问题中的有效性和实用性。然而，贝叶斯算法仍然面临着一些挑战和限制，如特征选择、参数优化等问题。未来，我们可以进一步探索贝叶斯算法与其他机器学习算法的结合，以及在更复杂场景中的应用。随着技术的不断进步和数据的不断增长，相信贝叶斯算法将在机器学习领域发挥更加重要的作用，为人工智能的发展注入新的活力。

选择适合的算法取决于具体的问题、数据的特性和性能要求，通常需要根据问题的具体情况来选择和调整适合的算法。另外，个人的习惯也会影响对算法的选择。为了方便非专业的朋友阅读，我会从算法分类到主流算法举例来展开，预计20分钟的阅读，你会大概对众多繁复的机器学习算法有一个基础认识，了解当下流行的算法应用场景。NLP的应用主要包括：对话系统和聊天机器人（如GPT-3），内容推荐和个性化，自然语言理解（NLU），机器翻译，文本生成，情感分析和社交媒体监控，语音识别和处理，知识图谱和信息检索等。

随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。

I. 介绍 A. 相关工作 B. 本文贡献 C. 本文结构 II. 背景 A. 机器学习介绍 1. 数据收集 2. 特征提取FE 3.特征降维FR和特征选择FS 4. 算法选择和模型结构 5. 分类模型验证 B. 流量分类 1. IP流定义 2. 有效载荷检测 3. 基于统计的技术 4. 行为技术 5. 机器学习技术 III. 方法 IV.数据收集 A. 网络环境 B. 数据测量 C. 标注任务 D. 讨论 V. 特征提取 A. 基于统计的特征 B. 基于图形的特征 C...

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