在文本聚类.文本分类或者比较两个文档相似程度过程中,可能会涉及到TF-IDF值的计算.这里主要讲述基于Python的机器学习模块和开源工具:scikit-learn.        希望文章对你有所帮助,相关文章如下:        [python爬虫] Selenium获取百度百科旅游景点的InfoBox消息盒        Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算        基于VSM的命名实体识别.歧义消解和指代消解        [python] 使用Jieba工具中文分词及文…

1. 使用函数df(field,keyword) 和idf(field,keyword). http://118.85.207.11:11100/solr/mobile/select?q={!func}product%28idf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29,tf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29%29&fl=title,score,product%28idf%28title,%E9%97%AE%E9%A2%98%29,tf%28title…

Python使用gensim进行文本相似度计算 转于:http://rzcoding.blog.163.com/blog/static/2222810172013101895642665/ 在文本处理中,比如商品评论挖掘,有时需要了解每个评论分别和商品的描述之间的相似度,以此衡量评论的客观性. 评论和商品描述的相似度越高,说明评论的用语比较官方,不带太多感情色彩,比较注重描述商品的属性和特性,角度更客观. 那么Python 里面有计算文本相似度的程序包吗,恭喜你,不仅有,而且很好很强大. 这是从…

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入…

Python 爬取所有51VOA网站的Learn a words文本及mp3音频 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- #Python 爬取所有51VOA网站的Learn a words文本及mp3音频 import os import sys import time import urllib as req from threading import Thread import urllib2 import urllib from thre…

scikit learn 模块 调参 pipeline+girdsearch 数据举例:文档分类数据集 fetch_20newsgroups #-*- coding: UTF-8 -*- import numpy as np from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.linear_model import SGDClassifier from sklearn.grid_search import GridSearchCV from sk…

一.Python生态工具 一.Python内置小工具 1.秒级启动一个下载服务器 Python 内置了一个下载服务器就能够显著提升效率了 . 例如, 你的同事要让你传的文件位于某一个目录下,那么,你可以进入这个目 录 , 然后执行下面的命令启动一个下载服务器 : Python2实现: python -m SimpleHTTPServer Python3实现: 在 Python 3 中,由于对系统库进行了重新整理,因此,使用方式会有不同: python -m http.server 执行上面的命令…

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我…

Scikit Learn Scikit-Learn简称sklearn,基于 Python 语言的,简单高效的数据挖掘和数据分析工具,建立在 NumPy,SciPy 和 matplotlib 上.…

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我…

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…

tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息检索和文本挖掘中. 一个很自然的想法是在一篇文档中词频越高的词对这篇文档越重要,但同时如果这个词又在非常多的文档中出现的话可能就是很普通的词,没有多少信息,对所在文档贡献不大,例如‘的’这种停用词.所以要综合一个词在所在文档出现次数以及有多少篇文档包含这个词,如果一个词在所在文档出现次数很多同时整个…

上一篇中,主要说的就是词袋模型.回顾一下,在进行文本分类之前,我们需要把待分类文本先用词袋模型进行文本表示.首先是将训练集中的所有单词经过去停用词之后组合成一个词袋,或者叫做字典,实际上一个维度很大的向量.这样每个文本在分词之后,就可以根据我们之前得到的词袋,构造成一个向量,词袋中有多少个词,那这个向量就是多少维度的了.然后就把这些向量交给计算机去计算,而不再需要文本啦.而向量中的数字表示的是每个词所代表的权重.代表这个词对文本类型的影响程度. 在这个过程中我们需要解决两个问题:1.如何计算出适…

Python交互K线工具 K线核心功能+指标切换 aiqtt团队量化研究,用vn.py回测和研究策略.基于vnpy开源代码,刚开始接触pyqt,开发界面还是很痛苦,找了很多案例参考,但并不能完全满足我们自己对于检查自己的交易逻辑的需求,只能参考网上的案例自己开发 代码较多,大家可以直接到GitHub下载开源源码查看 欢迎加入QQ交流群: 538665416(免费提供,期货,期权数据) 团队界面需求: 界面加载k线, 鼠标滚轮缩放,键盘缩放跳转 十字光标 显示K线详细信息 缩放自适应Y轴坐标 回测…

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…

最近在学Python金融大数据分析,在安装Python进行大数据分析的环境时遇到很多问题,例如:在安装pandas包时候就要到各种错误,总是缺少很多安装包,最后发现利用Python的Anaconda进行科学计算环境的搭建非常方便. 1. Anaconda介绍:我们可以从http://continuum.io/downloads上下载适合你操作系统的Anaconda,那么我们为啥用Anaconda进行Python部署呢?有一下几个方面的因素:(1) 库/软件包可以安装100多个重要的Python库…

代码地址如下:http://www.demodashi.com/demo/12918.html python 趣味实用小工具 概述 用python实现的三个趣味实用小工具: 图片转Execl工具 , 图片转TXT工具 , 二维码生成工具 . 准备工作 系统需求 所有的代码都是基于 python3 的, 所以需要事先安装好 python3 ,并设置好环境. 安装方法详见: 廖雪峰Python3教程-安装Python3 官方安装教程-英文 安装必备库 注意: 安装过程中建议以管理员权限运行执行以下命…

我们写项目的时候难免会遇到代码报错的问题,遇到这样的问题了如何快速的定位问题并解决问题呢? 我今天来整理了利用python只带的工具来解决这个问题,我能需要使用的库有: logging os 这些都是python标准库. 具体如何操作呢? 看我们的代码 import logging import os import logging.handlers # 1.创建1个logger对象: lg = logging.getLogger("Error") def init_log(): &qu…

前言 最近要开发一个基于python的合并文件夹/目录的程序,本来的想法是基于修改时间的比较,即判断文件有没有改变,比较两个文件的修改时间即可.这个想法在windows的pc端下测试没有问题. 但是当把一个文件从pc端复制到优盘时出现了一个问题,复制到优盘的文件比pc端的文件慢了两秒钟! 这里我用的复制函数是 shutil.copy2(),理论上它会把修改时间和最后访问时间也复制过来1,但是实际情况并不是完全相同. 详细情况我在segmentfault里提出了问题:为什么将一个文件从pc中复制到…

Python的包管理工具Pip 接触了Ruby,发现它有个包管理工具RubyGem很好用,并且有很完备的文档系统http://rdoc.info 发现Python下也有同样的工具,包括easy_install和Pip.不过,我没有细看easy_install的方法,这就简单的介绍一下Pip的安装与使用: 准备: $ curl -O http://python-distribute.org/distribute_setup.py $ python distribute_setup.py 安装: $…

关于ios 下动态计算文本内容的高度,经过查阅和网上搜素,现在看到的有以下几种方法: 1. //  获取字符串的大小  ios6 - (CGSize)getStringRect_:(NSString*)aString { CGSize size; UIFont *nameFont=[UIFont fontWithName:@"Helvetica" size:13]; size=[aString sizeWithFont:nameFont constrainedToSize:CGSize…

转:http://blog.csdn.net/iunion/article/details/12185077   之前用Text Kit写Reader的时候,在分页时要计算一段文本的尺寸大小,之前使用了NSString类的sizeWithFont:constrainedToSize:lineBreakMode:方法,但是该方法已经被iOS7 Deprecated了,而iOS7新出了一个boudingRectWithSize:options:attributes:context方法来代替: 很碍眼…

Swift - 计算文本高度 效果 源码 // // String+StringHeight.swift // StringHeight // // Created by YouXianMing on 16/8/30. // Copyright © 2016年 YouXianMing. All rights reserved. // import UIKit extension String { /** Get the height with the string. - parameter at…

在视图加载的过程中,是先计算出frame,再根据frame加载视图的,所以在设计计算高度的方法的时候,设计成加号方法; //首先给外界提供计算cell高度的方法 + (CGFloat)heightForRowWithDic:(NSDictionary *)dic { //cell高度 = nameLabel高度 + contentLabel高度 + 间距; + kHeight_NameLabel; } //动态计算文本高度 + (CGFloat)heightForText:(NSString *…

之前用Text Kit写Reader的时候,在分页时要计算一段文本的尺寸大小,之前使用了NSString类的sizeWithFont:constrainedToSize:lineBreakMode:方法,但是该方法已经被iOS7 Deprecated了,而iOS7新出了一个boudingRectWithSize:options:attributes:context方法来代替: 很碍眼的黄色警告标志. 先来看看iOS7 SDK包中关于boudingRectWithSize:options:attr…

在IOS开发中例如微博,QQ聊天界面中要显示大量的文字信息,这样需要计算出文字部分的尺寸,才能设计出合适的控件尺寸和位置.下面是IOS 7.0计算文本尺寸的方法.- (CGRect)boundingRectWithSize:(CGSize)size options:(NSStringDrawingOptions)options attributes:(NSDictionary *)attributes context:(NSStringDrawingContext *)context NS_AV…

一.Scikit Learn中使用estimator三部曲 1. 构造estimator 2. 训练模型:fit 3. 利用模型进行预测:predict 二.模型评价 模型训练好后,度量模型拟合效果的常见准则有: 1.      均方误差(mean squared error,MSE): 2.      平均绝对误差(mean absolute error,MAE) 3.      R2 score:scikit learn线性回归模型的缺省评价准则,既考虑了预测值与真值之间的差异,也考虑了问题…

目录 5.3 使用LogisticRegressionCV进行正则化的 Logistic Regression 参数调优 一.Scikit Learn中有关logistics回归函数的介绍 1. 交叉验证 交叉验证用于评估模型性能和进行参数调优(模型选择).分类任务中交叉验证缺省是采用StratifiedKFold. sklearn.cross_validation.cross_val_score(estimator, X, y=None, scoring=None, cv=None, n_jo…

今天我们再来讲解一下Python使用Plotly绘图工具如何绘制直方图 使用plotly绘制直方图需要用到graph_objs包中的Histogram函数 我们将数据赋值给函数中的x变量,x = data 即可绘制出直方图如果将数据赋值给y变量, 则会,绘制出水平直方图. 下面我们来看个基本例子 import plotly as py import plotly.graph_objs as go import numpy as np pyplt = py.offline.plot s1 = np…

今天我们来讲一下如何使用Python使用Plotly绘图工具,绘制面积图 绘制面积图与绘制散点图和折线图的画法类似,使用plotly graph_objs 中的Scatter函数,不同之处在于面积图对fill属性的设置 也就是说,相当于是在折线图的基础上,对图形进行填充 import plotly as py import plotly.graph_objs as go import numpy as np pyplt = py.offline.plot # 随机生成100个交易日的收益率 s1…