03 2021 档案

文本挖掘（四）python电影评论情感分类模型 -- 基于keras的全连接神经网络
摘要：简介：以keras书中案例，讲述构建电影评论情感分类模型。 1.定义问题，收集数据 使用消极、积极两类电影评论集，构建对情感分类模型，并后续用于预测。由于只有两类，因此是一个二分类模型。 原始数据采用keras库中的imdb数据集，它包含来自互联网电影数据库（IMDB）的50 000 条严重两极分化 阅读全文
posted @ 2021-03-28 13:50 forxtz 阅读(1069) 评论(0) 推荐(0)
一个基于excel vba的统计报表系统需求设计、详细分析及实现（一）
摘要：简介：处在一个网络隔离，又常需要进行调查分析的环境。常规性需要通过excel进行数据采集，校验，汇总，分析等工作。鉴于此，设计一个基于excel的统计系统。需求通过自身工作的场景进行获取，因此不一定契合用户喜好，所以干脆做出笔记，以便揣摩。 简单描述一个调查的过程： 1、确定调查事项及对象； 2、设 阅读全文
posted @ 2021-03-21 12:23 forxtz 阅读(420) 评论(0) 推荐(0)
python requests 一种通过编码的反爬虫机制
摘要：简介：遇到一个反爬虫机制，该网页为gbk编码网页，但是请求参数中，部分请求使用gbk编码，部分请求使用utf8编码，还设置了一些不进行编码的安全字符，在爬取的过程中形成了阻碍。 提示：在认为参数设置正常，又无法正确爬取数据的情况下，通过response.requests.headers和espons 阅读全文
posted @ 2021-03-17 11:00 forxtz 阅读(547) 评论(0) 推荐(0)
python requests 网页编码问题
摘要：简介：不同的服务器采用的网页编码可能不一样，如果使用错误的编码发送数据，将不会得到正确的数据。 目的：识别访问网页的编码，发送正确的编码数据和解码。 参考链接： Python+request：根据四种不同的提交数据方式进行post请求 Python 爬虫 (requests) 发送中文编码的 HTT 阅读全文
posted @ 2021-03-17 10:23 forxtz 阅读(1540) 评论(0) 推荐(0)
文本挖掘（三）python 基于snownlp做情感分析
摘要：简介：文本挖掘中，情感分析是经常需要使用到，而进行主题模型分析之前，对数据集进行文本分类再进行分析具有必要性，因为分类以后，每一类的主题才会更明显。而snownlp是一个python写的类库，可以方便的处理中文文本内容，主要看上了他的情感分类功能(二分类)，分类是基于朴素贝叶斯的文本分类方法，当然也 阅读全文
posted @ 2021-03-10 23:13 forxtz 阅读(2674) 评论(0) 推荐(0)
文本挖掘（二）python 基于scikit-learn计算TF-IDF
摘要：简介：前文python jieba+wordcloud使用笔记+词云分析应用讲到可以自定义Idf文档，所以来处理处理。算法已经有现成，本文讲解基本原理及其使用。 参考链接： sklearn-TfidfVectorizer 计算过程详解 百度百科-tf-idf CountVectorize和TfidV 阅读全文
posted @ 2021-03-10 00:15 forxtz 阅读(1048) 评论(1) 推荐(0)
文本挖掘（一）python jieba+wordcloud使用笔记+词云分析应用
摘要：系列介绍：文本挖掘比较常见，系列思路：1-基本情况介绍（分词，词云展示）；2-根据语料库的tf-idf值及创建自己的idf文件；3-基于snownlp语料情感分析；4-基于gensim进行lda主题挖掘分析； 本文简介：对于大量的短文本需要进行分析的话，会使用到分词及可视化展示，中文分词没有明显的边 阅读全文
posted @ 2021-03-08 23:14 forxtz 阅读(2672) 评论(0) 推荐(0)
深度学习笔记（一） tf.keras 构建lstm神经网络进行时间序列预测
摘要：简介：长短期记忆人工神经网络（Long-Short Term Memory, LSTM）是一种时间递归神经网络(RNN)，论文首次发表于1997年。由于独特的设计结构，LSTM适合于处理和预测时间序列中间隔和延迟非常长的重要事件。 目的：学会使用tf.keras构建lstm神经网络进行一个基本的时间 阅读全文
posted @ 2021-03-06 17:15 forxtz 阅读(3106) 评论(1) 推荐(0)