git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 分别使用词袋法和nltk自然预言处理包提供的文本特征提取 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer import nltk # nltk.download("punkt") # nltk.download('averaged_perceptron_tagger') ''' 分别使用词袋法和nltk自然预言处理包

# Extracting features from categorical variables #Extracting features from categorical variables 独热编码 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer onehot_encoder=DictVectorizer() instance=[{'city':'New York'},{'city':'San Francisco'}, {'city

前言 点和线是做图像分析时两个最重要的特征,而线条往往反映了物体的轮廓,对图像中边缘线的检测是图像分割与特征提取的基础.文章主要讨论两个实际工程中常用的边缘检测算法:Sobel边缘检测和Canny边缘检测,Canny边缘检测由于算法复杂将在另一篇文章中单独介绍,文章不涉及太多原理,因为大部分的图像处理书籍都有相关内容介绍,文章主要通过Matlab代码,一步一步具体实现两种经典的边缘检测算法. Sobel边缘检测 Soble边缘检测算法比较简,实际应用中效率比canny边缘检测效率要高,但是边缘不

在归并排序中,很重要的一步是将两个排序数组合并成一个数组,这个操作叫merge.merge操作可以用来解决某些Top K问题. 问题描述 在哼唱搜索中,用户通过哼唱一个音乐片段去搜索与其相似的音乐.后台的实现主要有两个步骤:特征提取和特征匹配.特征提取是从原始波形音乐文件中提取最能代表音乐的特征.特征匹配就是利用提取的特征与特征库进行匹配,找到最相似的音乐.在实际情况中,特征库往往很大,目前商用的特征库已达千万级别,这样的规模已经远远超过单机的处理能力,所以需要利用集群进行特征的匹配. 解决方案

[TOC] 对于一门语言来说,一句话有无限可能.问题是我们只能通过有限的程序来分析结构和含义.尝试将"语言"理解为:仅仅是所有合乎文法的句子的大集合.在这个思路的基础上,类似于 word -> word and/or/... word 就成立,这种式子叫做递归产生式.理论上,句子可以无限扩充. 文法 自定义文法 写法上与上一篇博文的分类规则思路基本一致,并且更简单.更直观,可以和之前的对比着看. import nltk from nltk import CFG grammar =

聊天机器人知识主要是自然语言处理.包括语言分析和理解.语言生成.机器学习.人机对话.信息检索.信息传输与信息存储.文本分类.自动文摘.数学方法.语言资源.系统评测. NLTK库安装,pip install nltk .执行python.下载书籍,import nltk,nltk.download(),选择book,点Download.下载完,加载书籍,from nltk.book import * .输入text*书籍节点,输出书籍标题.搜索文本,text1.concordance("forme

HMM(Hidden Markov Model,隐马尔可夫模型) CRF(Conditional Random Field,条件随机场), RNN深度学习算法(Recurrent Neural Networks,循环神经网络).输入条件连续 LSTM(Long Short Term Memory)则绕开了这些问题依然可以从语料中学习到长期依赖关系,输入条件不连续是用, 核心是实现了  dL(t)dh(t)和  dL(t+1)ds(t)反向递归计算. sigmoid函数,该函数输出0到1之间的值

特征选择 RFormula RFormula是一个很方便,也很强大的Feature选择(自由组合的)工具. 输入string 进行独热编码(见下面例子country) 输入数值型转换为double(见下面例子hour) label为string,也用StringIndexer进行编号 RFormula produces a vector column of features and a double or string column of label. Like when formulas ar

在ubuntu16.04+python3.5情况下安装nltk,以及gensim时pip3安装不成功的解决办法,我刚开始因为不太会用linux命令,所以一直依赖于python 的pip命令,可是怎么都安装不成功,所以就从官网上下载好解压包,然后手动安装(下面以nltk为例,gensim类似) 第一步:https://pypi.python.org/pypi/nltk,下载完成后通常会在你的下载目录,但是一般的话你最好将他重新移一个目录,然后在进行解压安装 root@gao-Lenovo:~# p

# 文字特征提取 词库模型(bag of words) 2016年2月26,星期五 # 1.词库表示法 In [9]: # sklearn 的 CountVectorizer类能够把文档词块化(tokenize),代码如下 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer corpus=['UNC played Duke in basketball','Duke lost the basketball game','I ate

转自: https://kexue.fm/archives/4493/,感谢分享! Keras是一个搭积木式的深度学习框架,用它可以很方便且直观地搭建一些常见的深度学习模型.在tensorflow出来之前,Keras就已经几乎是当时最火的深度学习框架,以theano为后端,而如今Keras已经同时支持四种后端:theano.tensorflow.cntk.mxnet(前三种官方支持,mxnet还没整合到官方中),由此可见Keras的魅力. Keras是很方便,然而这种方便不是没有代价的,最为人诟

从这一章开始将进入到关键部分:模式识别.这一章主要解决下面几个问题 1 怎样才能识别出语言数据中明显用于分类的特性 2 怎样才能构建用于自动执行语言处理任务的语言模型 3 从这些模型中我们可以学到那些关于语言的知识. 监督式分类: 分类是为给定的输入选择正确的类标签.就好比身份证上的身份证号.每个身份证号都能标识出对应的一个人.在比如我们从一个固定的主题领域列表中,如“体育”,“技术”和“政治”来判断新闻报道的主题是什么 下图是监督式分类的框架图.在训练过程中,特征提取器将每一个输入值转换为特征

目录 一.监督式分类:建立在训练语料基础上的分类 特征提取器和朴素贝叶斯分类器 过拟合:当特征过多 错误分析 二.实例:文本分类和词性标注 文本分类 词性标注:"决策树"分类器 三.更近一步的连续分类或贪婪序列分类:在朴素贝叶斯和"决策树"之后 四.评估 五.三种分类器的总结 六.后记 关于分类文本,有三个问题 怎么识别出文本中用于明显分类的特征 怎么构建自动分类文本的模型 相关的语言知识 按照这个思路,博主进行了艰苦学习(手动捂脸..) 一.监督式分类:建立在训练

目录 语料库基本函数表 文本语料库分类 常见语料库及其用法 载入自定义语料库 词典资源 停用词语料库 WordNet面向语义的英语字典 语义相似度 语料库基本函数表 示例 描述 fileids() 语料库中的文件 fileids([categories]) 对应分类中的语料库文件 categories() 语料库的分类 categories([fileids]) 文件对应的语料库分类 raw(fileids=[f1,f2..],categories=[c1,c2...]) 对应文件和分类中原始内

Opencv中Surf算子提取特征,生成特征描述子,匹配特征的流程跟Sift是完全一致的,这里主要介绍一下整个过程中需要使用到的主要的几个Opencv方法. 1. 特征提取 特征提取使用SurfFeatureDetector类中的detect方法,先定义一个SurfFeatureDetector类的对象,通过对象调用detect方法就可以提取输入图像的Surf特征.可以使用不带参数的默认构造函数构建SurfFeatureDetector对象,也可以使用含参数的构造函数: CV_WRAP SURF

参考尺度空间理论 金字塔 当用一个机器视觉系统分析未知场景时,计算机没有办法预先知道图像中物体尺度,因此,我们需要同时考虑图像在多尺度下的描述,获知感兴趣物体的最佳尺度.所以在很多时候,我们会在将图像构建为一系列不同尺度的图像集,在不同的尺度中去检测我们感兴趣的特征.比如:在Harr特征检测人脸的时候,因为我们并不知道图像中人脸的尺寸,所以需要生成一个不同大小的图像组成的金字塔,扫描其中每一幅图像来寻找可能的人脸. 图像金字塔化的一般步骤:首先,图像经过一个低通滤波器进行平滑(这个步骤会使图像变

中文分词 - jiebaimport re import jieba news_CN = ''' 央视315晚会曝光湖北省知名的神丹牌.莲田牌“土鸡蛋”实为普通鸡蛋冒充,同时在商标上玩猫腻, 分别注册“鲜土”.注册“好土”商标,让消费者误以为是“土鸡蛋”.3月15日晚间,新京报记者就此 事致电湖北神丹健康食品有限公司方面,其工作人员表示不知情,需要了解清楚情况,截至发稿暂未 取得最新回应.新京报记者还查询发现,湖北神丹健康食品有限公司为农业产业化国家重点龙头企 业.高新技术企业,此前曾因涉嫌虚假

CountVectorize 来自:python学习 文本特征提取(二) CountVectorizer TfidfVectorizer 中文处理 - CSDN博客 https://blog.csdn.net/shuihupo/article/details/80930801 常用数据输入形式为:列表,列表元素为代表文章的字符串,一个字符串代表一篇文章,字符串是已经分割好的 CountVectorizer同样适用于中文 参数表 作用 stop_words 停用词表:自定义停用词表 token_p

转载:https://www.iteye.com/blog/dengkane-2406703 步骤: 1 有标签的数据.数据:好评文本:pos_text.txt  差评文本:neg_text.txt 2 构造特征:词,双词搭配(Bigrams),比如“手机 非常”,“非常 好用”,“好用 !”这三个搭配作为分类的特征.以此类推,三词搭配(Trigrams),四词搭配都是可以被作为特征的. 3 特征降维:使用统计方法找到信息量丰富的特征.包括:词频(Term Frequency).文档频率(Doc

环境:window10 + python3 一.安装NLTK pip install nltk # 或者 PyCharm --> File --> Settings --> Project Interpreter --> +号搜索 --> Install Package [matplotlib.numpy.pandas一并安装,后面会用到] 二.下载NLTK books数据 # download_books.py 中 # -*- coding: utf-8 -*- # Nol