很不错的关于文本分类的扫盲贴子，推荐大家详细看看。 ---- by faruto ===== 在文本分类的过程中，特征（也可以简单的理解为“词”）从人类能够理解的形式转换为计算机能够理解的形式时，实际上经过了两步骤的量化——特征选择阶段的重要程度量化和将具体文本转化为向量时的特征权重量化。初次接触文本分类的人很容易混淆这两个步骤使用的方法和各自的目的，因而我经常听到读
# 如何实现"Python舆情特征分类"
## 一、流程概述
下面是实现"Python舆情特征分类"的整个流程：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据收集 |
| 2 | 数据预处理 |
| 3 | 特征提取 |
| 4 | 模型训练 |
| 5 | 模型评估 |
| 6 | 预测舆情特征 |
## 二、详细步骤及代码
### 1. 数据收集
在这一
原创
2024-04-20 06:53:27
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在数据科学的领域，特征工程是一项至关重要的技术，其中“特征融合分类”作为一种高级特征工程技术，帮助我们将多个特征整合以提高模型的准确性和鲁棒性。本文将详细记录如何实现“Python特征融合分类”的过程。
> **用户原始反馈：**
>
> “我在使用传统特征时，模型的准确性不足，如何利用特征融合优化分类效果？”
---
### 2023年 第三季度 技术场景演进
1. **发现问题**（已
基于特征选择和两步分类策略的证据分类器本文研究了利用信任函数从不确定数据中高效学习的方法，提出了一种由特征选择过程和两步分类策略组成的监督学习方法。 利用训练信息，提出特征选择过程通过最小化目标函数自动确定信息最丰富的特征子集。 提出的两步分类策略进一步提高了决策精度通过使用在分类过程中获得的互补信息。 在各种合成数据集和真实数据集上对该方法的性能进行了评价。1、背景知识1.1 信任函数1.2 E
特征分类 对特征进行分类，对于不同的特征应该有不同的处理方法。 根据不同的分类方法，可以将特征分为 (1)Low level特征和High level特征。 Low level特征——较低级别的特征，主要是原始特征，不需要或者需要非常少的人工处理和干预。 例如文本特征中的词向量特征，图像特征中的像素
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2018-09-05 19:46:00
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python的五个特点久是简单易学;既支持面向过程编程，也支持面向对象编程;可移植性;不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序;是开源软件之一，那么python的五个特点是什么?下面就给大家具体介绍一下。1、面向对象：Python既支持面向过程编程，也支持面向对象编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成
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2023-09-09 23:47:45
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本文实例讲述了Python决策树之基于信息增益的特征选择。分享给大家供大家参考，具体如下：基于信息增益的特征选取是一种广泛使用在决策树(decision tree)分类算法中用到的特征选取。该特征选择的方法是通过计算每个特征值划分数据集获得信息增益，通过比较信息增益的大小选取合适的特征值。一、定义1.1 熵信息的期望值，可理解为数据集的无序度，熵的值越大，表示数据越无序，公式如下：其中H表示该数据
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2024-07-31 18:30:11
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作者：桂。时间：2017-05-05 21:45:07前言主要总结一下常用的音频特征，并给出具体的理论分析及代码。一、过零率过零率的表达式为：其中N为一帧的长度，n为对应的帧数，按帧处理。理论分析：过零率体现的是信号过零点的次数，体现的是频率特性。因为需要过零点，所以信号处理之前需要中心化处理。code(zcr1即为过零率): for i=1:fn
z=X(:,i);
神经网络学习小记录67——Pytorch版 Vision Transformer（VIT）模型的复现详解学习前言什么是Vision Transformer（VIT）代码下载Vision Transforme的实现思路一、整体结构解析二、网络结构解析1、特征提取部分介绍a、Patch+Position Embeddingb、Transformer EncoderI、Self-attention结构
前言在深度学习中，经常会存在需要特征融合的地方[1]，而最基本的融合方法无非是：(1) 按点逐位相加(point-wise addition) 和 (2) 进行向量拼接(concatenate)。这两种方式有着异同，也有着关联，接下来进行简单讨论。github: https://github.com/FesianXu知乎专栏: 计算机视觉/计算机图形理论与应用Point-wise addition
一、分类的基本概念分类的概念：分类就是根据以往的数据和结果对另一部分数据进行结果的预测。分类预测的基本过程：历史数据称为训练数据，要预测的数据称为测试数据，结果称为类标签。分类预测主要有学习和分类两个阶段。利用数据进行模型参数的调节过程称为训练或学习，训练的结果是产生一个分类器或者分类模型，进而可以根据这个模型对预测数据进行预测，得到相应的类标签结果。类标签的数据种类可以分为二分类和多分类。 训练
在这里通过介绍分类和分类学的历史，从历史观点更直观和形象的给出分类的概念和相关研究内容，也为数据挖掘中的分类算法奠定一点的历史和理论基础，可以看成是一个引语或扩充。所以把该文归入AI目录中。 人类对于生物体的分类研究历史最为悠久，也是研究的最为全面的分类领域，并且形成了专门的综合性学科——分类学。地球上现生的物种以百万计，千变
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2024-06-28 20:10:57
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ProClaim:之前一直在做CNN的一些研究，最近刚刚回到实验室，定下来了自己的小组，然后开始了一些LSTM的学习。将近学习了两天半吧，结构弄得差不多了，Theano上LSTM tutorial 的例程也跑了跑，正在读代码ing。这篇博客主要是我之后要做的一个小报告的梗概，梳理了一下LSTM的特点和适用性问题。发在这里权当做开博客压压惊。希望之后能跟各位朋友多多交流，共同进步。1. 概
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2024-01-29 05:20:46
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参考文档：https://mp.weixin.qq.com/s/UYnBRU2b0InzM9H1xl4b4g在之前的第二篇笔记中，我们实现了一个 CNN 网络，在 mnist 上通过两个卷积层完成分类识别。但是在我们调试代码的过程中，其实往往会想要知道我们的网络训练过程中的效果变化，比如 loss 和 accuracy 的变化曲线。当然，我们可以像前面的文章一样，将训练过程中的数据数据打印出来，但
现在的软件几乎都是用事件触发来控制流程的。象GUI软件、游戏等。事件触发时的情景并形成了场景，而同一事件不同的触发顺序和处理结果就形成了事件流。这种在软件设计方面的思想可以引入到软件测试中，可以生动地 描绘出事件触发时的情景，有利于设计测试用例，同时使测试用例更容易理解和执行。 在测试一个软件的时候，在场景法中，测试流程是软件功能按照正确的事件流实现的一
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2024-07-11 20:58:23
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Python 方法规则1. Python 中方法没有重载，因为其参数没有类型，如果定义了多种方法，只有最后一个有效2.类中的函数也可以在外部进行修改添加，方法，函数都是对象私有属性和私有方法两个下划线开头的属性是私有的，其他都是公共的类内部可以访问私有属性类外部不能直接访问私有属性类外部可以通过“_类名__私有属性名”访问私有属性私有属性在类内部可以随便调用property装饰器：将一个方法的调用
数据集为牛津大学库里的17类花卉图像提取码c4s4，该程序的思路是参考手势识别的项目所修改。1. 提取所有花卉图像的SIFT特征opencv里有直接调用sift特征提取的函数，下列操作是将所有类别图像文件夹遍历，批量提取sift特征，并将特征量化到一个文本文件中方便后续操作。path = './' + 'feature' + '/' #保存特征的路径
path_img = './' + 'imag
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2023-08-21 10:41:22
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前言首先我将简单阐述一下HOG和SVM的原理，当然重点主要是HOG对于SVM已经有很多的资料讲述的很清楚我觉得此处没有必要再详细讲解。HOG特征提取原理SVM简单原理概述基于Python的HOG+SVM的行人识别一、HOG特征提取原理 首先先讲一下HOG是什么和HOG特征提取的步骤吧。 首先HOG就是梯度方向直方图 (Histogram of Oriented Gradient, HOG) ，HO
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2023-12-01 09:11:34
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在机器学习中，数据有不同的类型，包括
原创
2023-07-29 19:13:53
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一、python中的数据类型之列表
1、列表
列表是我们最以后最常用的数据类型之一，通过列表可以对数据实现最方便的存储、修改等操作二、列表常用操作>切片>追加>插入>修改>删除>扩展>拷贝>统计>排序>翻转 >>> names = ["admin","abc","jack","lily"] #定义列表
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2023-11-22 15:13:40
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