Ich lese gerade dieses Buch ( NLTK ) und es ist verwirrend. Entropie es definiert als :
Die Entropie ist die Summe der Wahrscheinlichkeiten für jedes Etikett mal der logarithmischen Wahrscheinlichkeit desselben Labels
Wie kann ich mich bewerben? Entropie y maximale Entropie in Bezug auf das Textmining? Kann mir jemand ein leichtes, einfaches Beispiel (visuell) geben?
Da Sie gerade ein Buch über NLTK lesen, wäre es interessant, etwas über das MaxEnt Classifier Modul zu erfahren http://www.nltk.org/api/nltk.classify.html#module-nltk.classify.maxent
Für die Klassifizierung von Text Mining könnten die Schritte sein: Vorverarbeitung (Tokenisierung, Dämpfung, Merkmalsauswahl mit Informationsgewinn ...), Umwandlung in numerische Werte (Häufigkeit oder TF-IDF) (ich denke, dass dies der wichtigste Schritt ist, um zu verstehen, wenn Text als Eingabe für einen Algorithmus verwendet wird, der nur numerische Werte akzeptiert) und dann Klassifizierung mit MaxEnt, natürlich ist dies nur ein Beispiel.
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