TF-idf模型:TF表示的是词频:即这个词在一篇文档中出现的频率 idf表示的是逆文档频率, 即log(文档的个数/1+出现该词的文档个数)  可以看出出现该词的文档个数越小,表示这个词越稀有,在这篇文档中也是越重要的 TF-idf: 表示TF*idf, 即词频*逆文档频率 词袋模型不仅考虑了一个词的词频,同时考虑了这个词在整个语料库中的重要性 代码: 第一步:使用DataFrame格式处理数据,同时数组化数据 第二步:定义函数,进行分词和停用词的去除,并使用‘ ’连接去除停用词后的列表 第三…

函数说明: 1 CountVectorizer(ngram_range=(2, 2)) 进行字符串的前后组合,构造出新的词袋标签 参数说明:ngram_range=(2, 2) 表示选用2个词进行前后的组合,构成新的标签值 Ngram模型表示的是,对于词频而言,只考虑一个词,这里我们在CountVectorizer统计词频时,传入ngram_range=(2, 2)来构造新的词向量的组合 好比一句话'I like you' 如果ngram_range = (2, 2)表示只选取前后的两个词构造词…

函数说明: 1. re.sub(r'[^a-zA-Z0-9\s]', repl='', sting=string)  用于进行字符串的替换,这里我们用来去除标点符号 参数说明:r'[^a-zA-Z0-9\s]' 配对的模式,^表示起始位置,\s表示终止位置,[]表示取中间部分,这个的意思是找出除字符串大小写或者数字组成以外的东西,repl表示使用什么进行替换,这里使用'',即直接替换,string表示输入的字符串 2. stopwords = nltk.corpus.stopwords.word…

package com.jadyer.solrj; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import org.apache.solr.client.solrj.SolrQuery; import org.apache.solr.client.solrj.SolrServer; import org.apache.solr.client.solrj.SolrServerException; import org.apache.sol…

全免费!数据安全!所有数据均存在创建人登录的QQ腾讯文档里! 阻击疫情到了最吃劲的关键期,大家能不出门就不出门,但免不了出去买个菜.取个快递啥的,每次出入的时候,社区同志都在认真拿着笔记录每个进出信息,这大冷的天,实在让人心疼,而且也有被传染的风险.疫情防控人人有责,小编是技术宅,想用技术做点贡献,今天教大家怎么制作“无接触式小区进出微信登记表”. 如果您家的社区还是用纸笔来记录的话,请将本文立刻转给他们,或者看完教程干脆帮他们做个,我在这先谢谢你了! 第一步:开电脑,打开浏览器,地址栏输入ht…

函数说明 1.LDA(n_topics, max_iters, random_state)  用于构建LDA主题模型,将文本分成不同的主题 参数说明:n_topics 表示分为多少个主题, max_iters表示最大的迭代次数, random_state 表示随机种子 2. LDA.components_ 打印输入特征的权重参数, LDA主题模型:可以用于做分类,好比如果是两个主题的话,那就相当于是分成了两类,同时我们也可以找出根据主题词的权重值,来找出一些主题的关键词 使用sklearn导入库…

函数说明: 1. from gensim.model import word2vec  构建模型 word2vec(corpus_token, size=feature_size, min_count=min_count, window=window, sample=sample) 参数说明:corpus_token已经进行切分的列表数据,数据格式是list of list , size表示的是特征向量的维度,即映射的维度, min_count表示最小的计数词,如果小于这个数的词,将不进行统计,…

转:http://www.cnblogs.com/lantionzy/archive/2009/10/23/1588511.html 1.新建Word文档 #region 新建Word文档/// <summary>/// 动态生成Word文档并填充内容 /// </summary>/// <param name="dir">文档目录</param>/// <param name="fileName">文档名…

一.vim重复命令 1.重复执行上次命令 在普通模式下.(小数点)表示重复上一次的命令操作 拷贝测试文件到本地目录 $ cp /etc/protocols . 打开文件进行编辑 $ vim protocols 普通模式下输入x,删除第一个字符,输入.(小数点)会再次删除一个字符,除此之外也可以重复dd的删除操作 2.执行指定次数相同的命令 进入普通模式输入N<command>,N表示重复后面的次数,下面来练习以下: 打开文件文件进行编辑 $ vim protocols 下面你可以依次进行如下操…

0. 前情回顾 上一周的文章中,我们通过kNN算法了解了机器学习的一些基本概念.我们自己实现了简单的kNN算法,体会了其过程.这一周,让我们继续机器学习的探索. 1. 数据集的拆分 上次的kNN算法介绍中,我们只是简单地实现了这样一个算法,并用一组测试数据进行了测试. 然而,在真正的工程应用中,我们设计出的机器学习算法,并不一定非常准确,甚至可能非常不准确.因此我们需要进行测试,如同我们设计好了一个数据结构后,需要使用尽可能涵盖各种情况的参数调用各个操作,并通过一定的方式观察是否符合我们对这种数…

TensorFlow 中可以通过三种方式读取数据: 一.通过feed_dict传递数据: input1 = tf.placeholder(tf.float32) input2 = tf.placeholder(tf.float32) output = tf.multiply(input1, input2) with tf.Session() as sess: feed_dict={input1: [[7.,2.]], input2: [[2.],[3.]]} print(sess.run(out…

1. NLP问题简介 0x1:NLP问题都包括哪些内涵 人们对真实世界的感知被成为感知世界,而人们用语言表达出自己的感知视为文本数据.那么反过来,NLP,或者更精确地表达为文本挖掘,则是从文本数据出发,来尽可能复原人们的感知世界,从而表达真实世界的过程.这里面就包括如图中所示的模型和算法,包括: ()文本层:NLP文本表示: ()文本-感知世界:词汇相关性分析.主题模型.意见情感分析等: ()文本-真实世界:基于文本的预测等: 显而易见,文本表示在文本挖掘中有着绝对核心的地位,是其他所有模型建构…

原文网址:http://scikit-learn.org/stable/tutorial/text_analytics/working_with_text_data.html 翻译:Tacey Wong 时间: 2016-9-25 本教程的主要目标是通过分析包含二十个不同话题的文档集合这以实际任务,来介绍scikit-learn中文本数据处理相关的主要工具. 在这一章节我们将会看到: 如何加载文件内容及目录 如何提取适合机器学习的特征向量 如何训练一个线性模型来进行分类 如何使用网格搜索策略在特…

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 文本数据需要特殊处理,然后才能开始将其用于预测建模. 我们需要解析文本,以删除被称为标记化的单词.然后,这些词还需要被编码为整型或浮点型,以用作机器学习算法的输入,这一过程称为特征提取(或矢量化). scikit-learn 库提供易于使用的工具来对文本数据进行标记和特征提取. 在本教程中,您可以学到如何使用 scikit-learn 为 Python 中的预测建模准备文本数据. 完成本教程后,您可以学到: 如何使用 CountVector…

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- 关于相似性以及文档特征.词特征有太多种说法.弄得好乱,而且没有一个清晰逻辑与归类,包括一些经典书籍里面也分得概念模糊,所以擅自分一分. ---------------------------------------------- 一.单词的表示方式 1.词向量 词向量是现行较为多的方式,另外一篇博客已经写了四种词向量的表达方式,两两之间也有递进…

Aspose填充word数据 本文介绍了如何使用aspose进行word文档的生成,并提供了工具类供参考. 有问题欢迎 call 微信:905369866,小弟尽力而为..毕竟这玩意没吃透. 目录 Aspose填充word数据 1. 建立一个word模板 1.1 定义单个变量 1.2 定义集合变量 1.3 定义图片变量 1.4 演示模板文档下载 2. 入门使用 2.1 使用前的准备工作 2.2 导入工具类 2.3 开始使用 2.4 结果展示 3. 注意事项 3.1 水印说明 3.2 如何添加 l…

Java可用org.apache.poi包来操作word文档.org.apache.poi包可于官网上下载,解压后各jar作用如下图所示: 可根据需求导入对应的jar. 一.HWPFDocument类的使用 用HWPFDocument类将数据写到指定的word文档中,基本思路是这样的: - 首先,建立一个HWPFDocument类的实例,关联到一个临时的word文档: - 然后,通过Range类实例,将数据写入这个word文档中: - 接着,将这个临时的word文档通过write函数写入指定的w…

预定义的过滤 ISoftDelete 软删除过滤用来在查询数据库时,自动过滤(从结果中抽取)已删除的实体.如果一个实体可以被软删除,它必须实现ISoftDelete接口,该接口只定义了一个IsDeleted属性,例如: public class Person : Entity, ISoftDelete { public virtual string Name { get; set; } public virtual bool IsDeleted { get; set; } } 不会真实删除数据…

一.简介 在当下这个前后端分离的技术趋势下,前端工程师过度依赖后端工程师的接口和数据,给开发带来了两大问题: 问题一.后端接口查看难:要怎么调用?参数怎么传递?有几个参数?参数都代表什么含义? 问题二.返回数据操作难:数据返回不对或者不够怎么办?怎么才能灵活的操作数据? 这是很多公司前后端分离之后带来的困扰,那怎么来解决这些问题? 问题一的一般解决方案:后端团队共同维护一个在线文档,每次改接口再去改对应的文档,但难免会遗漏,花的大力气但却效果平平. 问题二的一般解决方案:自己搭建一个Mock服务…

http://www.won-soft.com/macro/solution/excel-data-replace.htm 介绍: 在我们的日常工作中, 可能经常需要使用同各种数据表格打交道．比如财务工作中各种数据表格, 生产管理上的各种生产数据统计表,以前人力资源部的工资表等等.在处理这些数据的过程中, 我们可能经常会遇到要做一张表,但这张表的数据需要从另一张表上取,每个数据间有一些相关联的规则,举例来说: 年底一般都会做工资统计表,列出所有员工的全年的各种奖金总计.全年应发工资.实发工资.扣…

在Elasticsearch中,文档(document)是所有可搜索数据的最小单位.它被序列化成JSON存储在Elasticsearch中.每个文档都会有一个唯一ID,这个ID你可以自己指定或者交给Elasticsearch自动生成. 如果延续我们之前不恰当的对比RDMS的话,我认为文档可以类比成关系型数据库中的表. 元数据 前面我们提到,每个文档都有一个唯一ID来标识,获取文档时,"_id"字段记录的就是文档的唯一ID,它是元数据之一.当然,文档还有一些其他的元数据,下面我们来一一介…

创作一份文案,经常会高频率地使用某些词汇,如地名.人名.人物职位等,若表述有误,就需要整体撤换.文本将介绍如何使用Spire.Doc for Java,在Java程序中对Word文档中的指定文本进行替换. 工具/原料 Free Spire.Doc for Java(免费版) IntelliJ IDEA Jar文件获取及导入 方法1:先从官网下载jar包. 导入步骤: 下载后,解压文件,并将lib文件夹下的Spire.Doc.jar文件导入java程序.参考如下导入效果: 方法2:可通过maven…

1 schema设计原则 1.1 关系型数据库的三大设计范式 第一范式(1NF)无重复的列 第二范式(2NF)属性完全依赖于主键 [ 消除部分子函数依赖 ] 第三范式(3NF)属性不依赖于其它非主属性 [ 消除传递依赖 ] 参考:https://blog.csdn.net/zhangminemail/article/details/56834253 1.2 选择Mongodb需要考虑 读写比例.查询语句是否复杂.是否需要聚合函数.数据量 数据基本单位是什么 RDBMS:表 键值数据库:键指向的值…

用VC++MFC做文本编辑器(单文档模式) 原来做过一个用对话框实现的文本编辑器,其实用MFC模板里面的单文档模板也可以做,甚至更加方便,适合入门级的爱好者试试,现介绍方法如下: < xmlnamespace prefix ="o" ns ="urn:schemas-microsoft-com:office:office" /> 1,首先新建一个工程,选择MFC AppWizard(exe),定名字为:textview_1,程序类型选择单个文档,其他均默…

一.MongoDB简介 MongoDB是用c++语言开发的一款易扩展,易伸缩,高性能,开源的,schema free 的基于文档的nosql数据库:所谓nosql是指不仅仅是sql的意思,它拥有部分sql的特性,同时又比sql的性能和扩展要好:所谓schema free指没有太多的约束,我们知道在关系型数据库中有很多约束和范式,在MongoDB中就没有,所以这里的schema free是指这个:mongodb支持海量数据,支持osx,linux,windows,solaris的32位和64位系统…

函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代…

目录 0 前置知识 什么是机器学习 机器学习的算法 机器学习首先要解决的两个问题 一些基本概念 数据集介绍 1 正文 数据提取 数字型 文本型 数据读取 0 前置知识 什么是机器学习 通过简单示例来理解什么是机器学习 机器学习的算法 属于监督式学习的算法有:回归模型,决策树,随机森林,K近邻算法,逻辑回归等算法 属于无监督式学习的算法有:关联规则,K-means聚类算法等 属于强化学习的算法有:马尔可夫决策过程 机器学习的算法——用最通俗的例子去理解 通俗易懂机器学习 图解十大经典机器学习算法入…

1.map做一个标签的数字替换 2.vec = CountVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从sklean.extract_feature.text 导入,根据词频做一个数字的映射,max_feature表示的是最大的特征数 需要先使用vec.fit ,再使用vec.transform 才有效 3. vec = TfidfVectorizer(lowercase=False, max_features=4000)  # 从skle…

文本数据预处理的第一步通常是进行分词,分词后会进行向量化的操作.在介绍向量化之前,我们先来了解下词袋模型. 1.词袋模型(Bag of words,简称 BoW ) 词袋模型假设我们不考虑文本中词与词之间的上下文关系,仅仅只考虑所有词的权重.而权重与词在文本中出现的频率有关. 词袋模型首先会进行分词,在分词之后,通过统计每个词在文本中出现的次数,我们就可以得到该文本基于词的特征,如果将各个文本样本的这些词与对应的词频放在一起,就是我们常说的向量化.向量化完毕后一般也会使用 TF-IDF 进行特征…

使用文本数据 本指南的目标是探讨scikit-learn 一个实际任务中的一些主要工具:分析二十个不同主题的文本文档(新闻组帖子)集合. 在本节中,我们将看到如何: 加载文件内容和类别 提取适用于机器学习的特征向量 训练线性模型进行分类 使用网格搜索策略来查找特征提取组件和分类器的良好配置 教程设置 要开始使用本教程,您首先必须安装 scikit-learn及其所有必需的依赖项. 有关详细信息和每个系统的说明,请参阅安装说明页面. 本教程的源码可以在您的scikit-learn文件夹中找到: s…