第三方库 pandas sklearn 数据集 来自于达观杯 训练:train.txt 测试:test.txt 概述 TF-IDF 模型提取特征值建立逻辑回归模型 代码 # _*_ coding:utf- _*_ # 简单文本分类实现 import time import pandas as pd from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.feature_extraction.text import Coun

评论: 牛逼的业余书籍爱好者读书思路,指导思想. 2013/9/22         文本矩阵简述 V1.0http://www.douban.com/note/170688812/ 文/vivo  1 矩阵(matrix)是一个从线性代数里借用的概念,用来描述复杂的.可以从不同维度切分的文本系统,每一种拣选.组合原则即是一行,而被此原则选中的所有元素组成一列,组成矩阵的基本单位是一本本主题.风格.范围等一目了然的书籍,也可以是从所有文本里析取的其他抽象元素. 2 之所以论述文本,只因为它是人类

目前公司Web服务端的开发是用Nodejs,所以开发功能的话首先使用Nodejs,这也是为什么不直接用python转换的原因. 由于node对文本的处理(提取所需信息)的能力不强,类似于npm上的包:‘linebyline’.'lineReader',处理能力都不强,所以使用python来处理. 目的:提取PDF中带有‘检查'字样的文本(行) 思路: 1.Nodejs 找到PDF转换text的包,转换,将text文本信息发送到Python服务器. 2.创建一个简单的Python服务器,接收并处理

Python生成文本格式的excel\xlwt生成文本格式的excel\Python设置excel单元格格式为文本\Python excel xlwt 文本格式 解决: xlwt 中设置单元格样式主要是通过 XFStyle 这个类来完成的,XFStyle 类中属性与单元格属性的对应关系如下: XFStyle属性名 对应单元格属性 值类型 num_format_str 数字 str font 字体 Font类实例 alignment 对齐 Alignment类实例 borders 边框 Borde

iOS 9应用开发教程之多行读写文本ios9文本视图 多行读写文本——ios9文本视图 文本视图也是输入控件,与文本框不同的是,文本视图可以让用户输入多行,如图2.23所示.在此图中字符串“说点什么吧”这一区域就是使用文本视图实现的,用户可以在此区域中写大量的文本内容.一般文本框视图使用UITextView实现.   图2.23  写日志 [示例2-9]以下将使用文本视图实现QQ中写说说并发表的功能.具体的操作步骤如下: (1)创建一个Single View Application模板类型的项目

Visual Studio Code 免费跨平台文本编辑器,插件资源丰富,我把其作为Debug的首选. 下载地址:https://code.visualstudio.com/Download 安装之后,安装Python拓展插件. 如何搜索Python拓展,以及基本的VS Code的快捷键请自行Bing,Baidu或者Google. 我安装的Python插件版本0.4.2,时间是2016:10:14. 配置Python调试环境 打开VS Code,点击 左上角 文件=>首选项=>用户设置 打开界

1.下载HandyEditor,地址http://he.catfish-cms.com/ 2.解压后的文件名HandyEditor-master改为HandyEditor,文件夹里的文件如下 3.将HandyEditor文件夹放到项目的static文件夹里,并在static里新建一个文件夹命名uploadPhotos,用于放上传的图片 4.修改有问题的HandyEditor.min.js,打开文件可以看到js代码没有格式化,先到http://tool.oschina.net/codeformat

0. 写在前面 节后第一篇,疫情还没结束,黎明前的黑暗,中国加油,武汉加油,看了很多报道,发现只有中国人才会帮助中国人,谁说中国人一盘散沙?也许是年龄大了,看到全国各地的医务人员源源不断的告别家人去支援湖北,看到医务人员.肺炎病人的故事,总会忍不住落泪,中国加油,中国人加油! 1. 场景描述 背景不写了,只谈技术,做的是文本相似性统计,因需要从文本描述性信息中分析同类信息,以便后续重点关注,数据量比较大,大概20多万,人工效率低,需要算法来实现. 根据需求要从不同维度进行统计: (1)分组不分句

函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代

最近一直在做多标签分类任务,学习了一种层次注意力模型,基本结构如下: 简单说,就是两层attention机制,一层基于词,一层基于句. 首先是词层面: 输入采用word2vec形成基本语料向量后,采用双向GRU抽特征: 一句话中的词对于当前分类的重要性不同,采用attention机制实现如下: tensorflow代码实现如下: ··· def attention_word_level(self, hidden_state): """ input1:self.hidden_s

朴素贝叶斯(naive bayes)法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法. 优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多分类问题. 缺点:对入输入数据的准备方式较为敏感. 使用数据类型:标称型数据. 下面从一个简单问题出发,介绍怎么使用朴素贝叶斯解决分类问题. 一天,老师问了个问题,只根据头发和声音怎么判断一位同学的性别. 为了解决这个问题,同学们马上简单的统计了7位同学的相关特征,数据如下: 头发 声音 性别 长 粗 男 短 粗 男 短 粗 男 长 细 女 短 细 女 短 粗 女 长

编程语言分为 机器语言(直接用二进制01跟计算机直接沟通交流,直接操作硬件) 优点:计算机能够直接读懂,速度快 缺点:开发效率极低 汇编语言(用简单的英文标签来表示二进制数,直接操作硬件) 优点:开发效率高于机器语言 缺点:执行效率较机器语言 高级语言(直接用人类识别的字符去编写程序,不能直接操作硬件,需要借助特殊工具转换成机器语言去操作硬件 高级语言分为 编译型语言:借助编译器转换成机器语言,一次编译生成执行文件再去执行,若要修改源代码需要重新编译生成执行文件,如C.C++.Delphi等 优

在mac上使用默认的文本编辑器打开下载的xx.txt文件,如果文本是gbk的编码可能会出现 文本编码Unicode utf-8 不适用的打开错误,如下图 解决方式: 文本编辑---偏好设置-----打开和存储 ---纯文本文件编码----打开文件:选项里面的 自动 改为 中文GB18030 如下设置 最后再打开出错文本即可

前几天在用textangular富文本编辑器插件时,将存储的文本及格式存储到数据库中,但是从后台接口中再向angular页面插入时却不能执行,即在Angular中操作DOM没有实现,后来查看了一下,操作DOM需要使用指令Directive封装DOM,这样尝试之后终于解决了问题,从而对指令也有了很大的了解,以后再操作DOm就要小心了 以下是我查阅资料时看到的,感觉so详细,解决了我很多issue,因此copy过来看看 原文http://www.cnblogs.com/xuema/p/4350747

测试代码 @Test public void test06(){ try { root.put("emp", "<span color='red'>你好张三</span>"); freemakerUtil.print(root, "06.ftl"); freemakerUtil.fprint(root, "06.ftl", fn+"06.html"); } catch (Except

Spiral Matrix II 螺旋矩阵 Given an integer n, generate a square matrix filled with elements from 1 to n2 in spiral order. For example,Given n = 3, You should return the following matrix: [ [ 1, 2, 3 ], [ 8, 9, 4 ], [ 7, 6, 5 ] ] 看博客园有人面试碰到过这个问题,长篇大论看得我头晕

关键词:富文本编辑器  生成word  样式 为了解决标题中提出的问题,首选需要了解,在.net环境下读取数据库中的内容动态生成word至少有2种方式,[方式一]一种方式是在项目中添加引用,例如在“添加引用”对话框中的COM子tab中添加Microsoft Office 11.0 Object Library,然后再在代码中添加office相关的命名空间,使用word相关的对象读取模版文件并将文本写到模版提前设置好了标签的位置.这种方式是最初出现的方式,缺点在于:1.在服务器上需要按照offic

div{             font-size: 20px;             text-shadow: 5px 5px 5px #333; text-shadow: 10px 10px 4px rgba(255, 0, 0, .5);  /*可以使用rgba设置透明效果*/         } h-shadow:第一个属性值,表示水平阴影的位置,可以是负值 v-shadow:第二个属性值,表示垂直阴影的位置,可以是负值 blur:第三个属性值,表示模糊的距离,设置为负值时,没有模糊

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科学计算离不开矩阵的运算.当然,python已经有非常好的现成的库:numpy. 我写这个矩阵类,并不是打算重新造一个轮子,只是作为一个练习,记录在此. 注:这个类的函数还没全部实现,慢慢在完善吧. 全部代码: import copy class Matrix: '''矩阵类''' def __init__(self, row, column, fill=0.0): self.shape = (row, column) self.row = row self.column = column se

有如下R(5,4)的打分矩阵:(“-”表示用户没有打分) 其中打分矩阵R(n,m)是n行和m列,n表示user个数,m行表示item个数 那么,如何根据目前的矩阵R(5,4)如何对未打分的商品进行评分的预测(如何得到分值为0的用户的打分值)? ——矩阵分解的思想可以解决这个问题,其实这种思想可以看作是有监督的机器学习问题(回归问题). 矩阵R可以近似表示为P与Q的乘积:R(n,m)≍ P(n,K)*Q(K,m) 矩阵分解的过程中,将原始的评分矩阵分解成两个矩阵和的乘积:  矩阵P(n,K)表示n