原创 吳恩達機器學習筆記（week1——week5）
Week1 轉自該大神~~~~~ http://scruel.gitee.io/ml-andrewng-notes/week1.html 一、 引言(Introduction) 1.1 歡迎 1.2 機器學習是什麼？ 1.
2020-06-17 06:55:13
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原创 python對列表中的元素進行去重操作
1.案例要求： """ 有列表:["a","a","a","b","b","c","d","d","f"], 要求去除重複的列表數據,達到效果["a","b","c","d","f"] """ 2.案例分析： （1）集合可以去重，列表轉
2020-06-17 06:55:13
原创 python將csv文件轉化成txt
import pandas as pd import os data = pd.read_csv('news_data.csv', encoding='utf-8') with open('news_data.txt','a+',
2020-02-24 12:39:12
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原创 wps三線框
1、打開WPS文字，新建一個文檔。然後點擊工具欄中的“插入”，再點擊“表格”右邊的小箭頭，再點擊“插入表格”，並根據自己的需要設置表格列數、行數。 2、選中所有的表格，點擊工具欄中的“表格樣式”，再點擊“邊框”選擇“無邊框“，並把線粗細
2020-02-24 12:39:12
原创 wps中將文檔的下一節與本節頁眉頁腳改爲不同的方法
1、啓動wps文檔，定位本頁的最後，頁面佈局功能區→分隔符→下一頁分節符； 2、定位到下一頁的頁腳，鼠標雙擊，功能區顯示頁眉和頁腳，將同前節取消（也就是說當前頁與前一頁設置不一樣），插入頁碼根據實際需求將應用範圍爲本頁或本頁及之後，勾選
2019-10-28 06:31:37
原创 分詞用結吧分詞器原因
1、中文分詞技術是中文自然語言處理的第一項核心技術，在語言理解中，詞是最小的語言成分，分詞處理過程通過計算機將句子轉化爲詞的表示。自中文自動分詞技術被提出以來，目前已經出現了很多方法，可主要歸納爲規則分詞、統計分詞和混合分詞三類主要方法。
2019-10-26 08:19:06
原创 劃分數據集train_test_split參數含義
在使用sklearn進行數據集劃分時，代碼 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test,y_train,y_test = train_tes
2019-09-03 06:21:00
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原创 TfidfVectorizer參數解析
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=stpwrdlst, sublinear_tf=True, max_df=0.5) ''' 關於參數： stop_words
2019-08-07 06:39:17
原创 貝葉斯新聞分類（一）
(一)讀入數據 df_news = pd.read_csv('news_data.csv', encoding='utf-8') df_news=df_news.dropna() # print(df_news.shape) #
2019-07-30 05:42:59
原创 關鍵詞提取
#使用jieba 和 sklearn都可以進行關鍵詞提取 import jieba.analyse index=2400 print(df_news['content'][index]) # str.join(sequence) se
2019-07-30 05:42:59
原创 貝葉斯新聞分類（二）
前面（一）中用一種簡化的方式是直接使用TfidfVectorizer來生成TF-IDF向量，這裏我們按照一般的方式將生成TF-IDF向量分成兩個步驟：1.生成詞頻向量. 2.生成TF-IDF向量。最後我們開始訓練我們的Multinomia
2019-07-30 05:42:59