Machine Learning & Deep Learning
本文适合有一定编程经验，对机器学习零基础的同学作为入门引导，抛砖引玉。
本文主要以机器学习和深度学习算法的使用案列为主，不深究算法原理。
文本（包括文本特征提取、向量化、加权、文本分类）
- 文本标记
标记即人工将已知的数据集分类加标签label：
e.g.恶意网页 vs 非恶意网页、
垃圾邮件 vs 非垃圾邮件、
> 正面评论 vs 负面评论、
财经、军事、汽车、房产 - 文本分词
去停用词stop_words：
e.g.中文：的、是、啊、吖、吧、呃，以及标点等
英文：is, a, an, one, yeah, 'll, 's, 'ld...
网页中的的标记文本<html><div><script>等
特征向量化、基于tf-idf的加权向量化算法： 使用空间向量模型，把提取出来的特征转化为空间向量，并给不同的特征赋以不同的权重。
文本分类算法：
利用转换好的带有分类标记的空间向量，对特定的数据函数模型进行训练(逐步调优函数的参数)，
然后用训练出来的分类模型对未知数据集进行分类。
（目前的所使用的数据集训练出来的模型，分类准确率可以达到80%左右）
- Logistic Regression（逻辑回归分类算法）
- Naive Bayes（朴素贝叶斯分类算法）