摘要：
中文文本特征值处理：如何从一段话中，分解句子，以矩阵的形式，得到每个词语出现的次数，可以应用于文章类别分析、情感预测等等。 1.中文文本特征抽取：第一种方法：1.利用jieba.cut进行分词； 2.实例化CountVectorizer； 3.将分词结果变成字符串当做fit_transform的输入 阅读全文
posted @ 2019-10-21 20:27
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摘要：
1.特征抽取：将文本、字符串、字典等数据，转换成数字就是特征抽取。 2.特征抽取API：sklearn.feature_extraction 3.字典特征抽取：对字典数据进行特征值化 ， 使用sklearn.feature_extraction.DictVectorizer DictVectoriz 阅读全文
posted @ 2019-10-21 19:50
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摘要：
1.Scikit-learn库介绍：包含许多知名的机器学习算法的实现，文档完善、容易上手，丰富的API。 2.安装：创建一个基于Python3的虚拟环境(可以在已有的虚拟环境中）：mkvirtualenv -p /usr/bin/python3.5 ml3 在ubuntu的虚拟环境中运行以下命令：p 阅读全文
posted @ 2019-10-21 11:55
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摘要：
1.什么是机器学习？ 从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测。 比如AlphaGo的应用：从成千上万的棋谱中，找到模型，利用已知的棋谱对新棋谱进行预测。 2.机器学习的目的： 让机器学习程序替换手动的步骤，减少企业的成本也提高企业的效率。 3.机器学习的数据： 常用文件csv 阅读全文
posted @ 2019-10-21 11:47
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摘要：
机器学习目标: 以算法、案例为驱动的学习，浅显易懂的数学知识。 目标： 熟悉机器学习各类算法的原理 掌握算法的使用，能够结合场景解决实际问题 掌握机器学习算法库和框架的技能 机器学习主要领域：自然语言处理、图像识别、传统预测。 机器学习库和框架：sklearn。 深度学习框架:tensorflow。 阅读全文
posted @ 2019-10-21 10:45
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