sklearn可实现的函数或者功能可分为如下几个方面 1.分类算法2.回归算法3.聚类算法4.降维算法5.模型优化6.文本预处理 其中分类算法和回归算法又叫监督学习,聚类算法和降维算法又叫非监督学习 分类算法 # knn算法 from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier knn = KNeighborsClassifier() ''' __init__函数 def __init__(self, n_neighbors=5, weights=

利用sklearn计算文本相似性,并将文本之间的相似度矩阵保存到文件当中.这里提取文本TF-IDF特征值进行文本的相似性计算. #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import numpy import os import sys from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklea

1. 什么是TF-IDF tf-idf(英语:term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息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. 2. 如何用sklearn计算TF-IDF? 2.1 语料集 本文所用语料集为人机对话系统中的短文本语料,corpus列表中的每个元素

情形: 1. 对于一批分类变量,我们通常要评价两两之间的相关程度. 2. 因变量是分类变量,衡量其他分类变量和因变量的相关性高低. 来源:https://blog.csdn.net/snowdroptulip/article/details/78867053 分类变量相关性检验方法:https://www.cnblogs.com/webRobot/p/6943562.html 特征工程: https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html: htt

文章来自于我的个人博客:python 分词计算文档TF-IDF值并排序 该程序实现的功能是:首先读取一些文档,然后通过jieba来分词,将分词存入文件,然后通过sklearn计算每一个分词文档中的tf-idf值,再将文档排序输入一个大文件里 依赖包: sklearn jieba 注:此程序參考了一位同行的程序后进行了改动 # -*- coding: utf-8 -*- """ @author: jiangfuqiang """ import os

import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity a = np.array([1, 2, 3, 4]) b = np.array([1, 2, 6, 8]) dot = np.dot(a, b) norma = np.linalg.norm(a) normb = np.linalg.norm(b) cos = dot / (norma * normb) skl_cos = cosine_simila

机器学习库sklearn 官方documentation(资料)中分为不同的部分: 其中我们主要讲User Guide(机器学习算法理论介绍).API(程序实现方法): 一.User Guide https://scikit-learn.org/stable/user_guide.html 模块 说明 Supervised learning监督学习 监督学习的各种算法介绍 Unsupervised learning非监督学习 非监督学习的各种算法介绍 Model selection and ev

1. TF-IDF简介 TF-IDF(Term Frequency/Inverse Document Frequency)是信息检索领域非常重要的搜索词重要性度量:用以衡量一个关键词\(w\)对于查询(Query,可看作文档)所能提供的信息.词频(Term Frequency, TF)表示关键词\(w\)在文档\(D_i\)中出现的频率: \[ TF_{w,D_i}= \frac {count(w)} {\left| D_i \right|} \] 其中,\(count(w)\)为关键词\(w\

前一篇文章,已经介绍了BMR的基础用法,再结合Spark和Scala的文档,我想应该是可以开始你的数据分析之路的.这一篇文章,着重进行一些简单的思路上的引导和分析.如果你分析招聘数据时,卡在了某个环节,可以试着阅读本文. 在继续下面的各种分析前,请确保已经读完了本系列文章的第三篇,并正确配置了BMR,同时导入了需要的真实招聘数据. 换句话说,在其他情况不变的时候,如果数据库放弃事务功能,能获得更好的性能.在数据库软件刚出现时,并没有事务这个功能,但这种情况下,使用数据库开发软件很多时候无法保证数

目录 TensorFlow简介 TensorFlow基本概念 Using TensorFlow Optimization & Linear Regression & Logistic Regression 1. TensorFlow简介   TensorFlow由Google的Brain Team创立,于2015年11月9日开源.   TensorFlow中文社区网站:http://www.tensorfly.cn .   TensorFlow, 其含义为 Tensor + Flow, 具

来自:https://blog.csdn.net/shenxiaoming77/article/details/72627882 来自:https://blog.csdn.net/u010705209/article/details/53037481 在分类模型中,roc曲线和auc曲线作为衡量一个模型拟合程度的指标. 分类模型评估:  指标  描述  Scikit-learn函数  Precision  AUC  from sklearn.metrics import precision_sc

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 参考资料 https://www.cnblogs.com/webRobot/p/9034079.html 逻辑回归重点: 1.sigmoid函数(

标签: xgboost 作者:炼己者 ------ 欢迎大家访问我的简书以及我的博客 本博客所有内容以学习.研究和分享为主,如需转载,请联系本人,标明作者和出处,并且是非商业用途,谢谢! ------ 大家如果感觉格式看着别扭的话,也可以去我的简书里看,这里面markdown的编辑效果不错 1.摘要 xgboost 是个很棒的算法,基本上遇到分类问题,都会先拿xgboost跑一跑,因为它的效果是很好的.此算法源自陈天奇大佬,它的原理我就不多说了,可以去看大神的论文. 本文主要介绍xgboost算

EM算法,全称Expectation Maximization Algorithm,译作最大期望化算法或期望最大算法,是机器学习十大算法之一,吴军博士在<数学之美>书中称其为“上帝视角”算法,其重要性可见一斑. EM算法是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden variable)的概率参数模型的最大似然估计或极大后验概率估计.它与极大似然估计的区别就是它在迭代过程中依赖极大似然估计方法.极大似然估计是在模型已知的情况下,求解模型的参数$\theta$,让抽样出现的概率最大.类似于求解一元方

现在自然语言处理用深度学习做的比较多,我还没试过用传统的监督学习方法做分类器,比如SVM.Xgboost.随机森林,来训练模型.因此,用Kaggle上经典的电影评论情感分析题,来学习如何用传统机器学习方法解决分类问题. 通过这个情感分析的题目,我会整理做特征工程.参数调优和模型融合的方法,这一系列会有四篇文章.这篇文章整理文本特征工程的内容. 文本的特征工程主要包括数据清洗.特征构造.降维和特征选择等. 首先是数据清洗,比如去停用词.去非字母汉字的特殊字符.大写转小写.去掉html标签等. 然后

分类模型评估: 指标 描述 Scikit-learn函数 Precision 精准度 from sklearn.metrics import precision_score Recall 召回率 from sklearn.metrics import recall_score F1 F1值 from sklearn.metrics import f1_score Confusion Matrix 混淆矩阵 from sklearn.metrics import confusion_matrix

目录 第四章 机器学习 4.1 机器学习简介 4.1.1 机器学习分类 4.2 Scikit-Learn简介 4.2.1 Scikit-Learn的数据表示 4.2.2 Scikit-Learn的评估器API 4.2.3 应用:手写数字探索 第四章 机器学习 4.1 机器学习简介 机器学习是用数据科学的计算能力和算法能力去弥补统计学的不足. 基本统计学概念:偏差(bias).方差(variance).过拟合(overfitting)和欠拟合(underfitting) 4.1.1 机器学习分类

本节目录 常用函数一:向量距离和相似度计算 常用函数二:pagerank 常用函数三:TF-IDF 常用函数四:关键词提取 常用函数一:向量距离和相似度计算 KL距离.JS距离.余弦距离 # -*- coding: utf-8 -*- """ @Datetime: 2019/3/30 @Author: Zhang Yafei """ import numpy as np import pandas as pd import scipy.stats

转自:http://blog.csdn.net/liuxuejiang158blog/article/details/31360765?utm_source=tuicool 在文本处理中,TF-IDF可以说是一个简单粗暴的东西.它可以用作特征抽取,关键词筛选等. 以网页搜索“核能的应用”为例,关键字分成“核能”.“的”.“应用”.根据直觉,我们知道,包含这三个词较多的网页比包含它们较少的网页相关性强.但是仅仅这样,就会有漏洞,那就是文本长的比文本短的关键词数量要多,所以相关性会偏向长文本的网页.

二分类问题的交叉熵   在二分类问题中,损失函数(loss function)为交叉熵(cross entropy)损失函数.对于样本点(x,y)来说,y是真实的标签,在二分类问题中,其取值只可能为集合{0, 1}. 我们假设某个样本点的真实标签为yt, 该样本点取yt=1的概率为yp, 则该样本点的损失函数为 \[-log(yt|yp)=-(ytlog(yp)+(1-yt)log(1-yp))\] 对于整个模型而言,其损失函数就是所有样本点的损失函数的平均值.注意到,对于该损失函数,其值应该为

最近在使用sklearn做分类时候,用到metrics中的评价函数,其中有一个非常重要的评价函数是F1值,(关于这个值的原理自行google或者百度) 在sklearn中的计算F1的函数为 f1_score ,其中有一个参数average用来控制F1的计算方式,今天我们就说说当参数取micro和macro时候的区别 1.F1公式描述: F1-score:    2*(P*R)/(P+R)                 准确率(P): TP/ (TP+FP)                  召