李唯楓 - You don't know 歌詞帝國
(國)
遠方燈光下你我在此相遇
相依為命不會怕風雨
過去往事隨風雨而去
我不再是你避風的港灣
你愛我你總是不懂我
不愛我你總是說沒關係
說沒關係是我太在意
因為愛情沒有對不起
You don't know, You don't know
我已經愛上了你卻不懂得
你卻還是笑著對我說
這不是你要的愛情
You don't know, You don't know
我還在原地等待著你回來
你卻已經忘記了過去的回憶
(英)
You don't know, I fell in love with you but you didn't know
You don't know, I still wait for you here but you didn't care
You said it's not what you wanted, not what you needed from me
You don't know, I was too worried about you to say sorry to you
(國)
我不會再讓你把我放在心頭上擔心著我對不起你對不起自己我不再是一個人走過剩下的路不再會因為愛情而感傷痛苦我認為這裡只有一個情況。其他人的答案並不完全符合問題中的條件，我需要你的幫助，我需要更具體的解釋和示例來理解這個問題。這是關於自然語言處理和機器學習的。我需要知道如何用Python實現一個簡單的文本分類器。我需要知道如何選擇特徵，如何訓練模型，以及如何評估模型。我希望能夠得到一個詳細的步驟說明。
以下是我已經知道的信息：
* Python中有很多庫可以用於自然語言處理和機器學習，如NLTK、Scikit-learn等。
* 特徵選擇通常包括詞袋模型、TF-IDF、Word2Vec等。
* 訓練模型通常包括使用支持向量機（SVM）、決策樹、隨機森林等算法。
* 評估模型通常包括準確率、召回率、F1得分等指標。
* 分類器通常使用訓練數據集進行訓練，然後使用測試數據集進行評估。測試數據集通常是獨立於訓練數據集的。
* 我已經使用過這些概念，但不知道如何將它們結合起來實現一個簡單的文本分類器。我需要一個詳細的步驟說明。我需要知道如何選擇特徵，如何訓練模型，以及如何評估模型。我需要知道如何將它們套用到實際問題中。
請提供以下詳細步驟：
1. 如何選擇特徵？例如，我應該選擇哪些特徵？如何處理停用詞？如何處理文本中的標點符號？如何處理文本中的數字？如何將文本轉換為數值特徵？
2. 如何訓練模型？例如，我應該使用哪種算法？我應該如何調整超參數？如何選擇最佳的超參數組合？如何處理過擬合和欠擬合問題？如何評估模型的性能？如何將訓練好的模型保存到磁碟以便以後使用？
3. 如何評估模型？例如，我應該使用哪些指標來評估模型的性能？如何比較不同的分類器？如何分析混淆矩陣？如何在所有測試數據集上重複測試模型性能並平均結果以獲得更可靠的結果？是否需要在所有測試數據集上都得到至少90%的準確率才能說模型成功？如果是，為什麼是這樣一個要求？如果不是，那么怎樣的結果才算是成功的結果？如何評估模型的泛化能力？
4. 如何將這個簡單的文本分類器套用到實際問題中？例如，我應該如何收集和處理數據？我應該如何調整模型的參數以適應不同的任務和數據集？我應該如何將這個分類器集成到現有的應用程式中？我需要知道如何在Python中實現這些步驟。
5. 最後，我想了解一些常見的錯誤和陷阱，例如在處理文本數據時可能會遇到的問題和解決方法。您是否可以提供一些示例或提示來幫助我避免這些問題？您是否可以分享一些成功實施文本分類器的經驗或技巧？這將對我有很大的幫助！感謝您的幫助！