本特征提取: 将文本数据转化成特征向量的过程 比较常用的文本特征表示法为词袋法词袋法: 不考虑词语出现的顺序,每个出现过的词汇单独作为一列特征 这些不重复的特征词汇集合为词表 每一个文本都可以在很长的词表上统计出一个很多列的特征向量 如果每个文本都出现的词汇,一般被标记为 停用词 不计入特征向量 主要有两个api来实现 CountVectorizer 和 TfidfVectorizerCountVectorizer: 只考虑词汇在文本中出现的频率TfidfVectorizer: 除了考量某词汇在…

1. TF-IDF概述 TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术.TF-IDF是一种统计方法,用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度.字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加,但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降.TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用,作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级.除了TF-IDF以外,互联网上的搜索引擎还会使用基于连结…

CountVectorize 来自:python学习 文本特征提取(二) CountVectorizer TfidfVectorizer 中文处理 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/80930801 常用数据输入形式为:列表,列表元素为代表文章的字符串,一个字符串代表一篇文章,字符串是已经分割好的 CountVectorizer同样适用于中文 参数表 作用 stop_words 停用词表:自定义停用词表 token_p…

使用python语言 学习k近邻分类器的api 欢迎来到我的git查看源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors…

常用数据结构 1.list 列表 有序集合 classmates = ['Michael', 'Bob', 'Tracy'] len(classmates) classmates[0] len(classmates) - 1 classmates[-1] classmates[-2] classmates.append('Adam') classmates.insert(1, 'Jack') classmates.pop() classmates.pop(1) s = ['python', 'j…

python3 学习api的使用 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 代码: from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.tree import DecisionTr…

python3学习使用api 线性回归,和 随机参数回归 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_boston from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model i…

使用python3 学习了决策树分类器的api 涉及到 特征的提取,数据类型保留,分类类型抽取出来新的类型 需要网上下载数据集,我把他们下载到了本地, 可以到我的git下载代码和数据集: https://github.com/linyi0604/MachineLearning import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.feature_extraction impor…

提取文本的特征,把文本用特征表示出来,是文本分类的前提,使用sklearn做文本的特征提取,需要导入TfidfVectorizer模块. from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 一,使用sklearn做文本特征提取 sklearn提取文本特征时,最重要的两个步骤是:创建Tfidf向量生成器,把原始文档转换为词-文档矩阵. 使用TfidfVectorizer()函数创建向量生成器,最常用的参数是:stow_words=…

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 分别使用词袋法和nltk自然预言处理包提供的文本特征提取 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import nltk # nltk.download("punkt") # nltk.download('averaged_perceptron_tagger') ''' 分别使用词袋法和nltk自然预言处理包…