from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

texts=["dog cat fish","dog cat cat","fish bird", 'bird']

cv = CountVectorizer()

cv_fit=cv.fit_transform(texts)

print(cv.get_feature_names())

print(cv_fit.toarray())

#['bird', 'cat', 'dog', 'fish']

#[[0 1 1 1]

# [0 2 1 0]

# [1 0 0 1]

# [1 0 0 0]]

print(cv_fit.toarray().sum(axis=0))

#[2 3 2 2]

sklearn 词袋 CountVectorizer的更多相关文章

  1. 『Kaggle』Sklearn中几种分类器的调用&词袋建立

    几种分类器的基本调用方法 本节的目的是基本的使用这些工具,达到熟悉sklearn的流程而已,既不会设计超参数的选择原理(后面会进行介绍),也不会介绍数学原理(应该不会涉及了,打公式超麻烦,而且近期也没 ...

  2. 词袋和 TF-IDF 模型

    做文本分类等问题的时,需要从大量语料中提取特征,并将这些文本特征变换为数值特征.常用的有词袋模型和TF-IDF 模型 1.词袋模型 词袋模型是最原始的一类特征集,忽略掉了文本的语法和语序,用一组无序的 ...

  3. NLP从词袋到Word2Vec的文本表示

    在NLP(自然语言处理)领域,文本表示是第一步,也是很重要的一步,通俗来说就是把人类的语言符号转化为机器能够进行计算的数字,因为普通的文本语言机器是看不懂的,必须通过转化来表征对应文本.早期是基于规则 ...

  4. tensorflow在文本处理中的使用——词袋

    代码来源于:tensorflow机器学习实战指南(曾益强 译,2017年9月)——第七章:自然语言处理 代码地址:https://github.com/nfmcclure/tensorflow-coo ...

  5. 使用Gensim库对文本进行词袋、TF-IDF和n-gram方法向量化处理

    Gensim库简介 机器学习算法需要使用向量化后的数据进行预测,对于文本数据来说,因为算法执行的是关于矩形的数学运算,这意味着我们必须将字符串转换为向量.从数学的角度看,向量是具有大小和方向的几何对象 ...

  6. sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizer 学习

    CountVectorizer: CountVectorizer可以将文本文档集合转换为token计数矩阵.(token可以理解成词) 此实现通过使用scipy.sparse.csr_matrix产生 ...

  7. 视觉SLAM之词袋（bag of words） 模型与K-means聚类算法浅析

    原文地址:http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5548265.html 在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/d ...

  8. 视觉SLAM之词袋（bag of words） 模型与K-means聚类算法浅析（1）

    在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只 ...

  9. 视觉slam闭环检测之-DBoW2 -视觉词袋构建

    需要准备的知识点:http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5616653.html      http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/56166 ...

随机推荐

  1. 重启rsyslog服务时出现问题（误删/var/log/messages解决方案）

    今天修改了/etc/rsyslog.conf中的内容后,想着要通过systemctl restart rsyslog重启服务,但是执行完命令后,总感觉/etc/rsyslog.conf中修改的内容没有 ...

  2. MQTT学习

    http://blog.csdn.net/mzwhhwj/article/details/77489890

  3. asp.net-DirectoryEntry基本操作入门

    第一个实例代码 DirectorySearcher命名空間 (System.DirectoryServices;) DirectorySearcher search = new DirectorySe ...

  4. COGS——T 1175. [顾研NOIP] 旅游电车

    http://www.cogs.pro/cogs/problem/problem.php?pid=1175 ★★☆   输入文件:buss.in   输出文件:buss.out   简单对比时间限制: ...

  5. HDU 4321 Contest 3

    题意:给定a和b,n,让你求b+a, b+2*a, .......b+n*a里面有多少1. 当统计第K位的时候 可以注意到 第 B+T*A 和 B+(T+2^(K+1))*A 位是相同的 那么 第K位 ...

  6. java web 服务器端处理json格式参数

    前面我们说了传递参数的两种访书,第一是key-value形式,第二是json格式,对于第一种我们在服务器端直接使用 request.getParameter("key");就能获取 ...

  7. hdu-3401-Trade-单调队列优化的DP

    单调队列入门题... dp[i][j]:第i天.手中拥有j个股票时,获得的最大利润. 若第i天不买不卖:dp[i][j]=max(dp[i][j],dp[i-1][j]); 若第i天买         ...

  8. Asp.net button防止点击多次数据提交

     <!DOCTYPE html> <html xmlns="http://www.w3.org/1999/xhtml"> <head runat= ...

  9. JAVA设计模式之【观察者模式】

    观察者模式 交通信号灯是汽车的观察目标,汽车是观察者 一个对象的状态或行为的变化将导致其他对象的状态或行为也发生变化 为了描述这种一对多或一对一的联动,观察者模式应运而生 在观察者模式中,发生改变的对 ...

  10. ES task管理

    Task Management API The Task Management API is new and should still be considered a beta feature. Th ...