文章目录前言一、NLP是什么？二、使用步骤1.引入库2.数据分析流程总结 前言在产品运营上线后，总是有各种各样的反馈，我们一般需要对这些反馈进行统计，因为这些数据都是非结构化的数据，类似文本消息，语音消息，这时候我们可以考虑利用NLP对这些数据进行聚类或者分类，在NLP使用之前，我对NLP的各种产品以及Python自带的库也摸索了一遍，最终出于最优解决方案原则，选择了腾讯的NLP文本处理接口，主
Python是一种高级编程语言，具有简单易学、可读性强和易用性等特点，因此在Web开发、科学计算、数据分析、人工智能等领域被广泛使用。Python的语法简单明了，易于阅读和理解，使得开发者可以更快地编写代码，而不用花费过多的时间和精力去学习语言本身的复杂性。与其他编程语言相比，Python使用的是动态类型系统，这意味着变量的类型是在运行时确定的，而不是在编译时。这种灵活性使得Python在处理大数
转载
2023-11-14 17:03:34
201阅读
项目简介-此数据集为一商品网站大约16万用户在4年内对网站商品的评分数据，每条评分记录都有时间戳（隐匿了具体时间，只保证顺序不变），评分分为5级，1分最低，5分最高。DataExploration数据字段：uid——用户id，iid——商品id，score——用户评分，time——评分时间。 数据集包含33177269条数据，用户数157949，商品数14620。import numpy as n
转载
2023-11-20 14:40:45
179阅读
# Python评价文本分析：初学者指南
作为一名刚入行的开发者，面对“Python评价文本分析”这个任务，可能会感到有些迷茫。不过别担心，本文将为你提供一个详细的指南，帮助你一步步实现这个功能。
## 1. 流程概览
首先，我们用一个表格来展示整个文本分析的流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特征提
原创
2024-07-19 13:44:38
85阅读
在本博文中，我将详细记录如何使用Python进行评价分析。我将涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及性能优化的多个方面，以确保在评价分析过程中能够高效、准确地完成任务。
### 版本对比
在评价分析的领域，Python的演进经历了多个重要版本。接下来，我将展示不同版本间的特性差异及其适用场景。
1. **时间轴（版本演进史）**
```mermaid
timeli
导入所需要的包import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from sklearn.linear_model import LinearRegression as
转载
2024-01-04 11:50:56
141阅读
先上图:1.词云图2.评价星级饼图3.简报（好评率，最好评价，最差评价）最好评价：很好看的！剧情有倒叙说看不懂的往下看就行！任嘉伦演技很厉害了，那岚岳林敬两个人很容易分开，演可爱也是一点不尴尬就是很不错！张慧雯长的也挺可爱的~关于剧情倒叙很多伏笔很多，作为一个原创剧本我个人很满意！每个人都有自己的小心思小秘密，需要观众一点一点揣摩~没有绝对坏人，对于明尊我也不是很讨厌，可能因为演技太好有点被林源圈
转载
2024-06-05 19:36:27
56阅读
using System;
using KarstIModel;namespace KarstModel
{
/// <summary>
/// FuzzyJudge 模糊综合评判方法。
/// </summary>
public class FuzzyJudge:IModel
{
private bool hasPara=false;//是否设置了所有参数
转载
2024-10-07 12:47:29
16阅读
最近阅读论文的过程中，发现推荐系统中的评价指标真的是五花八门，今天我们就来系统的总结一下，这些指标有的适用于二分类问题，有的适用于对推荐列表topk的评价。1、精确率、召回率、F1值我们首先来看一下混淆矩阵，对于二分类问题，真实的样本标签有两类，我们学习器预测的类别有两类，那么根据二者的类别组合可以划分为四组，如下表所示： 上表即为混淆矩阵，其中，行表示预测的label值，列表示真实l
摘 要 网上热点新闻的评论不仅反映了民众对社会热点事件的关注程度，也反映了公众所表现出的各类情感价值和思想动态。基于Python-Snownlp经过数据采集，数据预处理，建立向量模型，数据挖掘与分析对新闻评论中用户观点与情绪进行研究，有效實现舆情分析和监控。关键词 Python Snownlp；网络爬虫；聚类分析；情感分析中图分类号 G2 文献标识码 A 文章编号 1674-6708（
转载
2023-06-25 11:05:12
136阅读
评价方法按确定权重的方式不同可分为两类：主观赋权：综合指数法、模糊综合评判法、层次分析法、功效系数法等。客观赋权：理想解法（TOPSIS法）、主成分分析法、因子分析法。1. 理想解法1.1 方法和原理 理想解法通过构造评价问题的正理想解（最优解）和负理想解（最劣解），计算每个方案到理想方案的相对贴近度，即靠近正理想解和远离负理想解的程度，来对方案进行排序，从而选出最优方案。 设多属性决策方案集为，
转载
2024-02-23 08:57:41
213阅读
今日闲来逛豆瓣，找着本计算机的译著（名字省略），自然而然地看起了下面的书评——看书评、时评、留言什么的很有乐趣，在网上跟人斗嘴还曾用于磨练我的这个脾气。 当自己看到 翻译烂到极致 这样的书评时，好奇心起，就点了进去。 和很多痛批书
转载
2023-10-17 04:32:19
139阅读
之前我们也写过一些python数据分析相关方面的文章例如《python系列-100条处理dataframe的语句》、《python series处理60句 + 字符串处理40句》、《python函数对应的同样功能的sas函数》。这些文章都从不同角度介绍了python实现数据分析。今天我们从数据分析实际工作的角度跟大家交流下。数据处理阶段一般地，我们知道在进行数据分析之前，我们需要对数据先做一定的处
转载
2024-06-12 10:45:39
51阅读
好的聚类：类内凝聚度高，类间分离度高。 本文介绍两种聚类评估方法，轮廓系数（Silhouette Coefficient）以及标准化互信息（NMI），并且用Python实现。 导航效果评估综述轮廓系数互信息参考文章 效果评估综述 这里直接贴上 聚类算法初探（七）聚类分析的效果评测 它摘自于中国科学院计算技术研究所周昭涛的硕士论文《文本聚类分析效果评价及文本表示研究》的第三章。建议先看看原
转载
2023-11-14 21:59:35
87阅读
综合评价类方法是数学建模中常用的方法，主要作用是对多组数据赋权，算是非常万金油的办法。网上有很多封装好的软件可以实现综合评价，但是欠缺一定的灵活性，在这里我们尝试用python实现综合评价。 综合评价方法分为主观型综合评价方法和客观型综合评价方法，我们在此尝试两类综合评价方法中的几个典型方法： 各种综合评价方法在此不多介绍原理，我们直接放代码实现（水平有限，代码有些冗长）：AHP 在
转载
2024-06-19 07:10:07
100阅读
【后台管理员功能】 系统设置：设置网站名称，关键字，网站描述 关于我们设置：设置网站介绍、联系我们、加入我们、法律声明系统资讯分类设置：系统公告、系统帮助（设置好勿动） 系统资讯录入：选择类型、录入标题、日期、内容等 系统资讯管理：查看现有列表、支持修改和删除广告管理：设置首页轮播图广告和链接 留言列表：所有用户留言信息列表，支持删除 会员列表：查看所有注册会员信息，支持删除酒店攻略分类设置：录入
转载
2024-08-30 12:53:18
42阅读
作者：周萝卜警告：本教程仅用作学习交流，请勿用作商业盈利，违者后果自负！如本文有侵犯任何组织集团公司的隐私或利益，请告知联系删除！！！昨天爬了豆瓣上成龙出道以来的电影得分，发现大哥近些年电影水平确实有些下滑。今天再来搞猫眼，爬一爬猫眼上《龙牌之谜》的用户评论，看看这个口碑不佳的作品，用户的想法是怎么样的分析猫眼网站我们首先进入到猫眼，找到对应的电影，地址为：maoyan.com/films/343
转载
2023-12-04 19:07:35
23阅读
要快速学会Python，谨记3456这四个数字就可以了。 鉴于大多数书籍在编写上都结构混乱，无法体现出知识的系统性、逻辑性和层次性。特整理出学Python最基础的知识学习框架，希望帮助大家快速入门。 下面我来描述这四个数字的含义！我是按照数字的顺序来描述的，但在学习的顺序上，请按照5、6、3、4的顺序展开学习。3个基本概念1. 结构化（函数、模块、包）2. 面向对象（类及派
转载
2024-03-12 09:41:40
42阅读
基于Python的小说评价分析可以为我们提供重要的用户反馈和书籍受欢迎程度的洞见。通过分析用户的评价，我们不仅能了解作品的优缺点，还可以为作者和出版社提供实际的建议与方向。这篇博文将详细探讨如何使用Python进行小说评价分析，尤其涉及各个版本间的兼容性、迁移注意事项、实际应用案例及性能优化技巧。
### 版本对比与兼容性分析
在进行项目分析之前，理解不同版本间的差异是至关重要的。以下是我们分
文章目录0 前言1 概述2 项目所需模块3 数据3.1 数据说明3.1.1 字段说明3.2 数据处理3.2.1 分词处理3.2.3 停用词处理3.2.4 样本均衡3.2.5 建立多层感知机分类模型3.2.6 训练模型3.2.7 网络检测率以及检测结果4 最后 0 前言? Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！? 对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始，各个学校对毕设的要求越来越高，难度
转载
2024-09-03 10:21:13
252阅读
