整理自搜狗实验室中的新闻分类。含有金融、体育、军事等11个分类集。

中文新闻分类数据集

基于贝叶斯新闻分类任务识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于贝叶斯新闻分类任务识别系统的设计与实现代码大全.pdf基于贝叶斯新闻分类任务识别系统的设计与实现代码大全.pdf

路透社数据集 数据集 新闻分类

新闻分类reuters数据集 包含：reuters.npz、reuters_word_index.json

新闻分类keras代码reuters.ipynb

新闻分类reuters.npz 数据集

使用sklearn库实现朴素贝叶斯算法。使用词向量算法对文本数据进行处理。 资源内容包括： 1、完整的用于实现新闻分类任务的源码文件（ipynb格式） 2、哈工大停用词表 3、四川大学机器智能实验室停用词表 4、用于测试的新闻数据 贝叶斯定理由英国数学家贝叶斯(Thomas Bayes 1702-1761)发展 用来描述两个条件概率之间的关系 在B条件下A发生的概率： P(A∣B)=P(AB)/P(B) 在A条件下B发生的概率： P(B∣A)=P(AB)/P(A) 则：P(A∣B)P(B) = P(B∣A)P(A) 可导出：P(A∣B)=P(B∣A)P(A)/P(B) 或 P(A∣B) P(B) = P(B∣A)P(A) 贝叶斯公式： P(Y|X)=P(X|Y)P(Y) / P(X) 在机器学习中： X:代表特征向量 Y:代表类别 P(X)：先验概率，是指根据以往经验和分析得到的概率。 P(Y|X)：后验概率，事情已经发生，这件事情发生的原因是由某个因素引起的可能性的大小 P(X|Y)：条件概率，在已知某类别的特征空间中，出现特征值X的概率

1.training sets与validation sets，validation sets有何作用， training sets是训练时用来调整权重使用的 validation sets不是用来调整权重用的，而是用作防止过拟合。也就是说当training sets随着训练次数增加，训练准确度也在增加，而经过 validation sets计算后，若精度保持不变或精度没有增加反而减小了，说明发生了过拟合，应当停止训练。 2.为何validation loss总大于training loss，而validation accuracy总小于training accuracy？ 参考一些文章后，得知在一般情况下validation loss>training loss，validation accuracy

2022-05-04 22:36:35 1.44MB 深度学习 神经网络 新闻分类

1