COMP9313 Week8 Classification and PySpark MLlib

https://drive.google.com/drive/folders/13_vsxSIEU9TDg1TCjYEwOidh0x3dU6es

https://www.cse.unsw.edu.au/~cs9313/20T2/slides/L7.pdf

Machine Learning :

　　1. Construct a model, predicting new data

　　2. 

Evaluation Matrix:

　　Positive/Negative: Label ∈{a,b,c,d} 选择a为positive，则其他都是negative

　　False Positive:  not a but classified as a

　　False Negative: a but classified as b or c or d

　　True Positive : a and classified as a

　　Precision = tp / tp+fp

　　Recall = tp / tp+fn

　　F1 = 2 * precision*recall / ( precision + recall)

　　Micro:   True label 是 positive  

　　Macro:  mean of F1 of each class label

Classification:

　　1. Preprocessing and Feature Engineering 

　　　　1) bag of words 

　　　　2) 去高频词

　　2.  Train classifier

　　3. Evaluate the classifier

　　　　1） split a ‘development set‘ from the training set 

　　　　2)   k-fold cross-validation， 然后取 avg(accuracy)

Text Classification:

　　1. Input •Document or sentence

　　2.  •Output •Class label C ∈ {c1, c2, … }

　　3. Classification methods:

　　　　 •Naïve bayes

　　　　•Logistic regression

　　　　•Support-vector machines •…

　　4. Naïve Bayes

　　　　1) bag of words -> features变成d维向量，label为c

　　　　2) 最大后验概率

　　　　3）假设条件独立。假设位置无关

PySpark MLlib:

COMP9313 Week8 Classification and PySpark MLlib

原文：https://www.cnblogs.com/ChevisZhang/p/13344371.html