Сзв м срок сдачи в 2018: образец заполнения, сроки сдачи, штраф

Анализ настроений

с использованием SVM. Анализ настроений — это техника НЛП… | Васиста Редди.

Анализ настроений помогает специалистам по анализу данных анализировать любые данные, т. е. бизнес, политику, социальные сети и т. д.,

Анализ настроений — это задача НЛП , которая является подполем искусственного интеллекта , помогающего машинам работать с человеческими языками. Работать с 6500 человеческими языками непросто. Прочитайте об НЛП здесь .

NLTK (набор инструментов для естественного языка), TextBlob , Spacy — это модули для задач НЛП.

SVM — это контролируемый алгоритм машинного обучения (feed-me) , который можно использовать как для задач классификации, так и для задач регрессии. Классификация прогнозирует 9Метка 0041/группа , а регрессия прогнозирует непрерывное значение . SVM выполняет классификацию, находя гиперплоскость, которая различает классы, которые мы нанесли на график в n-мерном пространстве.

оптимальная разделительная гиперплоскость между двумя классами

SVM рисует эту гиперплоскость путем преобразования наших данных с помощью математических функций, называемых «Ядрами». Типы ядер: линейный, сигмовидный, RBF, нелинейный, полиномиальный и т. д.,

Параметр настройки Ядро — «RBF» предназначено для нелинейных задач, а также является ядром общего назначения, используемым, когда нет предварительных знаний о данных. Kernel — «линейный» для линейных разделимых задач. Поскольку наша проблема здесь линейная (только положительные и отрицательные), мы выберем «линейный SVM».

Шаги, необходимые для построения модели

Сбор идеальных данных для обучения и тестирования
Векторизация данных
Создание Линейная модель SVM для обучения и последующего прогнозирования

Я выбираю данные из наборов данных полярности настроений 2. 0 , которые должным образом классифицированы как наборы данных фильмов и преобразованы в CSV для простоты использования.

 импорт панд как pd# Данные поезда 
 trainData = pd.read_csv("https://raw.githubusercontent.com/Vasistareddy/sentiment_analysis/master/data/train.csv")# Тестовые данные 
 testData = pd.read_csv( "https://raw.githubusercontent.com/Vasistareddy/sentiment_analysis/master/data/test.csv")

Давайте посмотрим на пример данных

 trainData.sample(frac=1).head(5) # перетасовать df и выбрать первое 5 ... pos 
  1467  david spade имеет ехидное, саркастическое чувство ч... neg 
  392  по прибытии в театр во время открытия в... pos 
  104  время от времени , фильм подкрадывается ко мне... поз. 
  1035  отзыв Сьюзан Грейнджер об "американских преступниках"... нег

«Пытайте данные, и они признаются в чем угодно.» — Рональд Коуз

Подготовка текстовых данных с помощью scikit-learn — перейдите к этому руководству, чтобы узнать , почему мы выбираем tf-idf для векторизации наших данных.

 из sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# Создание векторов признаков 
 vectorizer = TfidfVectorizer(min_df = 5, 
 max_df = 0,8, 
 sublinear_tf = True, 
 use_idf = True)train_vectors = vectorizer.fit_transform(trainData['Content']) 
 test_vectors = vectorizer.transform(testData['Content'])

О параметрах читайте в документации здесь .

 время импорта 
 из sklearn import svm 
 из sklearn.metrics importclassification_report# Выполнение классификации с помощью SVM, kernel=linear 
 classifier_linear = svm.SVC(kernel='linear') 
 t0 = time.time() 
 classifier_linear.fit(train_vectors, trainData['Label']) 
 t1 = time.time() 
 Prediction_linear = classifier_linear.predict(test_vectors) 
 t2 = time.time() 
 time_linear_train = t1-t0 
 time_linear_predict = t2-t1# results 
 print("Время обучения: %fs; Время прогнозирования: %fs" % (time_linear_train, time_linear_predict))report = classification_report(testData['Label'], Prediction_linear, output_dict=True )print('положительный: ', отчет['положительный']) 
 print('отрицательный: ', отчет['отрицательный']) -------------------- ------------------------------------------------Тренировочное время : 10. 460406с; Время предсказания: 1,003383 с 
 положительный: {'точность': 0.9191919191919192, 'отзыв': 0.91, 'f1-score': 0.9145728643216081, 'поддержка': 100} 
 отрицательный: {'точность': 0.9108910891089109, 'f-score': 0.19 ': 0,9154228855721394, 'поддержка': 100}

f1-score равен 91% в обоих случаях, что является гармоническим средним значением точности и полноты. Подробнее про точность и отзыв в здесь .

f1-счет = 2 * ((точность * полнота)/(точность + полнота))

review = """ПРЕВОСХОДНО, Я ВЛЮБИЛСЯ В ЭТОТ ТЕЛЕФОН""" review_vector = vectorizer.transform([review]) # векторизация
print(classifier_linear.predict(review_vector))
----- -------------------------------------------------- -------------
[ 'pos' ]review = """Не покупайте этот продукт. Мой мобильный телефон взорвался, когда я переключил зарядное устройство""" review_vector = vectorizer. transform ([review]) # векторизация
print(classifier_linear.predict(review_vector))
------------------------------------------------ --------------------
[ 'neg' ]review = """Я получил бракованную деталь, дисплей не работает должным образом""" review_vector = vectorizer. transform([review]) # векторизация
print(classifier_linear.predict(review_vector))
--------------------------------------------- --------------------------------------
[ 'нег' ]review = "" «Не прошло и 5 дней, как я купил этот продукт. Я бы сказал, что это специально смешанный худший телефон во всех форматах. ВЫПУСК 1:
Вы когда-нибудь слышали о телефоне, который разряжается ночью даже в режиме ожидания?
Пожалуйста, посмотрите на скриншот, если хотите верить моему заявлению. Мой телефон был полностью заряжен ночью в 22:07. Я сделал этот скриншот и пошел спать.
Затем я проснулся утром в 6:35, и батарея разрядилась на 56% только в режиме ожидания. Если это так, подумайте, сколько часов он будет работать в дневное время.
Аккумулятор не выдерживает и 5 часов.ВОПРОС 2:Помимо аккумулятора,следующей проблемой является проблема с нагревом.Я недавно купил железный ящик в Bajaj на этой распродаже.
Но я понял, что этот телефон действует как железная коробка намного лучше, чем железная коробка Bajaj. Я использую только свои наушники, чтобы быть на связи во время разговора. Я не уверен, когда этот телефон выйдет из строя из-за этой проблемы с нагревом. Это определенно вызов держать этот телефон в течение даже 1 минуты. Тепло, которое вызывает телефон, определенно обожжет ваши руки, и для мужчины, если вы будете легко держать этот телефон в кармане брюк, это приведет к бесплодию для вас. Пожалуйста, помните об этом. Проблема 3: даже некоторые неизвестные бренды имеют лучшую чувствительность к касанию. Чувствительность к касаниям жалкая, если выполнить какую-то операцию, то ответ телефона легко займет 1-2 минуты.
К вашему сведению, в моей системе свободно 73% памяти, а ОЗУ также свободно на 56%. Пожалуйста, сделайте этот обзор известным и дайте всем знать об этой проблеме с этим телефоном.
Давайте избавим людей от покупки этого телефона. Есть люди, которые даже не знают, что делать, если эта проблема возникает по прошествии 10 дней с момента покупки. Так что я чувствую, что по крайней мере этот обзор поможет людям покупать этот продукт в будущем.""" review_vector = vectorizer.transform([review]) # vectorizing
print(classifier_linear.predict(review_vector)) ----------------------------------------------------- -----------------------------
[ 'neg' ]

Полный код SVM линейной классификации равен здесь .

Для повторного использования мы можем сбросить модель и загрузить ее в любое время и в любом месте. Словарь также необходим для векторизации новых документов при прогнозировании метки.

 import pickle# травление векторизатора 
 pickle.dump(vectorizer, open('vectorizer. sav', 'wb'))# травление модели 
 pickle.dump(classifier_linear, open('classifier.sav', 'wb'))

Загрузите словарь и модель и используйте ее как приложение flask. Проверьте gitcode здесь .

Набор данных, который мы обучили здесь, составляет всего 1800 кинодокументов , а точность 91%. Для большей точности мы можем добавить больше документов в набор данных. Посетите эту страницу о парсинге обзоров Amazon . Вы также можете искать наборы данных в google toolbox .

Спасибо за внимание! Если вам нравится концепция, не забудьте подтвердить мои навыки на Linkedin .

Пожалуйста, хлопайте и делитесь, если вам понравилась статья.

cs 7641 задание 2 pdf0009

github. com › blob › master › Assignment2 › ycai87…

CS7641-Machine-Learning/Assignment2/ycai87-analysis.pdf · Нижний колонтитул.

nthakurdesai3-analysis.pdf — CS 7641 — Задание 2 — Course Hero

www.coursehero.com › файл › nthakurdesai3-analysis…

Посмотреть nthakurdesai3-analysis.pdf из CS 7641 Технологического института Джорджии . CS 7641 — Задание 2: Рандомизированный поиск Ниранджан Тхакурдесай 6 ноября, …

yli973-analysis-2.pdf — CS 7641 Задание 2 Студент — Курс Герой

www.coursehero.com › файл › yli973-analysis-2pdf

Посмотреть лабораторный отчет — yli973-analysis-2.pdf из CS 7641 в Массачусетсе Технологический Институт. CS 7641 Задание 2 Учащийся: Yinglin Li (yli973) Эл. -omscs-cs…

CS 7641: машинное обучение. Атланта, Джорджия [email protected]. Аннотация: В этом отчете представлен анализ производительности 4 алгоритмов случайной оптимизации.

Задание 2 CS 7641 Machine Learning — Studocu

www. studocu.com › … › Machine Learning

Bewertung 1,0

(2)

Задание 2: CS7641 — Machine Learning Саад Хан. 23 октября 2015 г. 1 Введение. Целью этого задания является изучение рандомизированной оптимизации …

[PDF] Неконтролируемое обучение и уменьшение размерности 1. Наборы данных:

varundani.github.io › project_docs › unl

CS-7641-Spring-2018 … 2. Алгоритмы кластеризации: Ниже приводится анализ K-средних и ожиданий… и присвоение баллов.

Bilder

Allo Anzeigen

Alle Anzeigen

Назначение 2 машинного обучения — Docsity

www.docsity.com ›…› Учебное обучение

10.09.2022 · Присвоение 1 -Lect Примечания на машинном обучении. | CS 7641. (2) … обучение и многое другое. Задания по машинному обучению в формате PDF только в Docsity!

Рукописное задание по машинному обучению | CS 7641 — Docsity