我的随笔(第25页) - python我的最爱 - 博客园

我的随笔

机器学习入门-文本数据-构造Tf-idf词袋模型(词频和逆文档频率) 1.TfidfVectorizer(构造tf-idf词袋模型) python我的最爱 2019-01-26 19:54 阅读:988 评论:0 推荐:0

机器学习入门-文本数据-构造Ngram词袋模型 1.CountVectorizer(ngram_range) 构建Ngram词袋模型 python我的最爱 2019-01-26 19:37 阅读:5267 评论:0 推荐:1

机器学习入门-文本数据-构造词频词袋模型 1.re.sub(进行字符串的替换) 2.nltk.corpus.stopwords.words(获得停用词表) 3.nltk.WordPunctTokenizer(对字符串进行分词操作) 4.np.vectorize(对函数进行向量化) 5. CountVectorizer(构建词频的词袋模型) python我的最爱 2019-01-26 18:50 阅读:2156 评论:0 推荐:0

机器学习入门-数值特征-时间特征处理 python我的最爱 2019-01-26 10:05 阅读:2760 评论:0 推荐:0

机器学习入门-数值特征-对数据进行log变化 python我的最爱 2019-01-25 22:27 阅读:7034 评论:1 推荐:1

机器学习入门-数值特征-数据四分位特征 1.quantile(用于求给定分数位的数值) 2.plt.axvline(用于画出竖线) 3.pd.pcut(对特征进行分位数切分，生成新的特征) python我的最爱 2019-01-25 22:05 阅读:1416 评论:0 推荐:2

机器学习入门-数值特征-连续数据离散化(进行分段标记处理) 1.hist(Dataframe格式直接画直方图) python我的最爱 2019-01-25 19:44 阅读:1780 评论:0 推荐:0

机器学习入门-数值特征-进行多项式变化(将特征投影到高维度上) 1.PolynomialFeatures(将数据变化为多项式特征) python我的最爱 2019-01-25 19:13 阅读:2833 评论:0 推荐:0

机器学习入门-数值特征-进行二值化变化 1.Binarizer(进行数据的二值化操作) python我的最爱 2019-01-25 18:32 阅读:1470 评论:0 推荐:0

机器学习入门-数值特征-数字映射和one-hot编码 1.LabelEncoder(进行数据自编码) 2.map(进行字典的数字编码映射) 3.OnehotEncoder(进行one-hot编码) 4.pd.get_dummies(直接对特征进行one-hot编码) python我的最爱 2019-01-25 16:30 阅读:1342 评论:0 推荐:0