-
利用支持向量机进行中文文本分类的任务被称为SVM-Chinese-Classification
资源介绍
SVM-Chinese-Classification
利用支持向量机实现中文文本分类
先放，如果觉得写得不错，记得加个star哦，嘻嘻～
基本流程
1、准备好数据食材、去停用词并利用结巴**(jieba)进行分词处理**
数据食材选用参考：
jieba分词模块参考啦～
# 参照代码中的cutWords.py文件
2、利用卡方检验特征选择
**卡方检验：**在构建每个类别的词向量后，对每一类的每一个单词进行其卡方统计值的计算。
首先对卡方 检验所需的 a、b、c、d 进行计算。
a 为在这个分类下包含这个词的文档数量;
b 为不在该分类下包含这个词的文档数量;
c 为在这个分类下不包含这个词的文档数量;
d 为不在该分类下，且不包含这个词的文档数量。
然后得到该类中该词的卡方统计值
公式为 float(pow((ad - bc), 2)) /float((a+c) * (a+b) * (b+
- 上一篇: 贝叶斯统计，第二版
- 下一篇: 图像处理分析与机器视觉(第二版)中译本.pdf