sklearn

Feature extraction - sklearn文本特征提取

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/41957763

http://scikit-learn.org/stable/modules/feature_extraction.html

sklearn之sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer

http://blog.csdn.net/conquerorjia/article/details/24963177

应用scikit-learn做文本分类

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/23615947

scikit-learn:CountVectorizer提取tf都做了什么

http://blog.csdn.net/mmc2015/article/details/46866537

sklearn.pipeline.Pipeline类的用法

http://blog.csdn.net/lulei1217/article/details/49582887

sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer?

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer.html

应用scikit-learn做文本分类

http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/23615947

Python写入CSV文件的方法

http://hyry.dip.jp/tech/book/page/scipy/numpy_file.html

Python将数组(矩阵)存成csv文件,将csv文件读取为数组(矩阵)

  1. import numpy
  2. my_matrix = numpy.loadtxt(open("c:\\1.csv","rb"),delimiter=",",skiprows=0)

将数组或者矩阵存储为csv文件可以使用如下代码实现:

  1. numpy.savetxt(‘new.csv‘, my_matrix, delimiter = ‘,‘)
时间: 2024-12-29 11:25:50

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使用gensim和sklearn搭建一个文本分类器(一):文档向量化

总的来讲,一个完整的文本分类器主要由两个阶段,或者说两个部分组成:一是将文本向量化,将一个字符串转化成向量形式:二是传统的分类器,包括线性分类器,SVM, 神经网络分类器等等. 之前看的THUCTC的技术栈是使用 tf-idf 来进行文本向量化,使用卡方校验(chi-square)来降低向量维度,使用liblinear(采用线性核的svm) 来进行分类.而这里所述的文本分类器,使用lsi (latent semantic analysis, 隐性语义分析) 来进行向量化, 不需要降维, 因为可以

支持向量机 人脸识别(SVM)SKLearn

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『Sklearn』数据划分方法

原理介绍 K折交叉验证: KFold,GroupKFold,StratifiedKFold, 留一法: LeaveOneGroupOut,LeavePGroupsOut,LeaveOneOut,LeavePOut, 随机划分法: ShuffleSplit,GroupShuffleSplit,StratifiedShuffleSplit, 代码实现 流程: 实例化分类器 -> 迭代器迭代组[.split()] KFold(n_splits=2) #KFoldimport numpy as np f

sklearn数据集

sklearn 的数据集有好多个种 自带的小数据集(packaged dataset):sklearn.datasets.load_<name> 可在线下载的数据集(Downloaded Dataset):sklearn.datasets.fetch_<name> 计算机生成的数据集(Generated Dataset):sklearn.datasets.make_<name> svmlight/libsvm格式的数据集:sklearn.datasets.load_sv

Notes : &lt;Hands-on ML with Sklearn &amp; TF&gt; Chapter 7

.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important; } .label { border: 1px solid #000; } .table { border-collapse: collapse !important; } .table td, .table th { background-color: #fff !important; } .table-bordered th, .table-bordere

Python3.5 数据处理 --jieba + sklearn库安装及第一个示例

一,安装pip3: #sudo apt-get install pip3 二,安装jieba: #sudo pip3 install jieba 三,安装sklearn: #sudo pip3 install scikit-learn 四,安装sklearn依赖(numpy,scipy): #sudo pip3 install numpy #sudo pip3 install scipy eg:国内安装时可能出现time-out错误---解决办法如下: #sudo pip3 install -i

使用sklearn简单粗暴对iris数据做分类

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利用sklearn计算文本相似性

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安装Python的机器学习包Sklearn 出错解决方法

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