机器学习算法在舆论分析中的应用.pptxVIP

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2025-02-27 发布于黑龙江
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机器学习算法在舆论分析中的应用.pptx

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机器学习算法在舆论分析中的应用;目录;01;机器学习定义;常用机器学习算法介绍;;02;数据清洗与预处理步骤;;;03;逻辑回归分类器原理及实现;;朴素贝叶斯原理

基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，通过计算后验概率来进行分类。

朴素贝叶斯分类器的训练与预测

训练过程就是计算每个类别下各特征的条件概率；预测则是根据待分类样本的特征计算每个类别的后验概率，选择后验概率最大的类别作为预测结果。

拉普拉斯平滑处理

为了解决零概率问题，朴素贝叶斯分类器通常采用拉普拉斯平滑处理，即在计算条件概率时给所有事件都加上一个很小的数。;优缺点分析及优化策略

朴素贝叶斯分类器计算简单，分类速度快，适用于大规模数据集；但对特征之间的独立性假设过强，可能导致分类效果不佳。优化策略包括特征选择、特征加权、引入贝叶斯网络等。;04;K-means聚类方法及实例分析;层次聚类方法原理;;05;基于语义的情感词典构建;基于规则的情感分析实现过程;深度学习在情感分析中的应用前景;06;舆论分析模型评估指标介绍;;;THANKS