关键词：
对大量需要分类的文本数据进行标记是一项繁琐、耗时的任务，而真实世界中，如互联网上存在大量的未标注的数据，获取这些是容易和廉价的。在下面的内容中，我们介绍使用半监督学习和EM算法，充分结合大量未标记的样本，以期获得文本分类更高的准确率。本文使用的是多项式朴素贝叶斯作为分类器，通过EM算法进行训练，使用有标记数据以及未标记的数据。研究了多类分类准确率与训练集中未标记数据的比例之间的关系。并探索方法来降低EM过程的计算代价来加速训练。结果显示，半监督EM-NB分类器可以在只给2%标记数据情况下达到大于50%的准确率，在给定33%标记数据情况下达到大于70%的准确率。本文来源于参考中的附录1，详细代码和介绍可以参见链接。
附录1：Text Classification Using EM and Semi-Supervised Learning
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。答：联系：聚类属于无监督学习，即模型训练过程中没有被目标标签监督。而分类属于监督学习，即其训练数据都标记了需要被预测的真实值。在很多... 查看详情
...无监督学习：缺乏足够的先验知识 2.朴素贝叶斯分类算法实例利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模 查看详情
...述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法实例利用关于心脏情患者的临床数据集，建立朴素贝叶斯分类模型。有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数目标分类变量疾病：–... 查看详情
...督学习与无监督学习。分类与聚类：分类是一种有监督的算法，是在已经有目标分类的情况下对数据进行类别判断（朴素贝叶斯算法）。而聚类是一种无监督算法，是在建立模型之前还没有目标分类，将特征相似的数据自动聚为... 查看详情
...监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数&nb... 查看详情
...述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法实例利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数目标分类变... 查看详情
...述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法实例利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数目标分类变... 查看详情
...述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法实例利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数目标分类变... 查看详情
...述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法实例利用关于心脏情患者的临床数据集，建立朴素贝叶斯分类模型。有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数目标分类变量疾病：–... 查看详情
...。分类：找出描述并区分数据类或概念的模型，以便能够使用模型预测类标记未知的对象类。分类的目的是把数据项映射到给定的类别的某一个类中。聚类：将本身没有类别的样本聚集成不同的组，把这组数据对象的集合叫簇。... 查看详情
...下，即具有事先标记的数据，通过特征分析来学习的一类算法。无监督学习：不具有事先标签的数据，缺乏先验知识进行，在未被标记数据中发现一定规律进行的一类算法。 2.朴素贝叶斯分类算法实例利用关于心脏病患者的... 查看详情
importnumpyasnpfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBX=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])Y=np.array([1,1,1,2,2,2])#使用默认参数，创建一个高斯朴素贝叶斯分类器，并将该分类器赋给变量clfclf= 查看详情
importnumpyasnpfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBX=np.array([[-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])Y=np.array([1,1,1,2,2,2])#使用默认参数，创建一个高斯朴素贝叶斯分类器，并将该分类器赋给变量clfclf= 查看详情
一、简述分类与聚类的联系与区别 简述什么是监督学习与无监督学习 聚类：不知道答案的前提下，按照一定的相似性聚集元素。 分类：在有一定标准下，知道答案地进行元素分组。 监督学习：... 查看详情
...系：分类与聚类都是对对象的一种划分，两者都用到了NN算法。 区别：分类是为了确定一个点的类别，类别是已知的，常用算法是KNN算法。 聚类是为了将一系列点分成若干类，最初是没有... 查看详情
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。简述分类与聚类的联系与区别。简述什么是监督学习与无监督学习。 对于分类来说，在对数据集分类时，我们是知道这个数据集是有多少种类的；而对于聚类来说，在对数据集操... 查看详情
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习1）、简述分类与聚类的联系与区别。分类——分类是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不... 查看详情
1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习1）、简述分类与聚类的联系与区别。分类——分类是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不... 查看详情