我是机器学习的新手。我正在做一个需要应用机器学习概念的项目。
问题陈述：
我有大量（比如3000）关键词。这些需要分为七个固定类别。每个类别都有训练数据（样本关键词）。我需要一个算法，当一个新的关键词传递给它时，它应该预测这个关键词属于哪个类别。
我不知道需要为此应用哪种文本分类技术。我们有任何可以使用的工具吗？
请帮忙。
提前致谢。
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这属于线性分类。您可以为此使用朴素贝叶斯分类器。大多数机器学习框架都会有一个朴素贝叶斯的实现。例如：象夫
于 2014-11-18T19:52:06.637 回答
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是的，我还建议使用朴素贝叶斯，这或多或少是这里的基线分类算法。另一方面，显然还有许多其他算法。我想到了随机森林和支持向量机。请参阅http://machinelearningmastery.com/use-random-forest-testing-179-classifiers-121-datasets/如果您使用标准工具包，例如 Weka、Rapidminer 等，这些算法应该可用。还有用于 Java 的 OpenNLP，它带有一个最大熵分类器。
于 2014-12-17T17:56:12.067 回答
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使用分类器，构建和验证一个实用的分类器仍然是一些操作。挑战之一是混合
- 离散（布尔和可枚举）
- 和连续（'数字'）
无缝预测变量。通常需要一些算法预处理。
神经网络确实提供了使用这两种变量的可能性。但是，它们需要熟练的数据科学家才能产生良好的结果。一个直接的选择是使用Insight Classifiers等在线分类器 Web 服务一次性构建和验证分类器。那里正在使用 N 折交叉验证。
您可以在单独的列中表示每个单词的存在或不存在。结果变量是期望的类别。
于 2020-07-09T22:28:01.077 回答
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您可以在每个类别的描述和数据集中的关键字之间使用 Word2Vec Word Cosine 距离，然后简单地将每个关键字与距离最近的类别匹配
或者，您可以从已经匹配的类别、关键字创建一个训练数据集，并使用任何 ML 分类器，例如，基于人工神经网络，使用关键字向量到每个类别的余弦距离作为模型的输入。但它可能需要大量数据进行训练才能达到良好的准确性。例如，MNIST 数据集包含 70000 个样本，它允许我使用简单的 CNN 达到 99.62% 的模型交叉验证准确度，对于另一个只有 2000 个样本的数据集，我只能达到大约 90% 的准确度
于 2017-07-15T11:26:55.140 回答
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有很多分类算法。您的示例看起来是一个文本分类问题 - 一些可以尝试的好的分类器是 SVM 和朴素贝叶斯。对于 SVM，liblinear 和 libshorttext 分类器是不错的选择（并且已在许多工业应用中使用）：
liblinear: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/liblinear/ libshorttext: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libshorttext/
它们还包含在 scikit-learna 和 WEKA 等 ML 工具中。
于 2017-07-20T13:28:38.227 回答