#2018-04-06 13:52:30 April Friday the 14 week, the 096 day SZ SSMR
python数据挖掘课程】二十一.朴素贝叶斯分类器详解及中文文本舆情分析
1.朴素贝叶斯数学原理知识
2.naive_bayes用法及简单案例
3.中文文本数据集预处理
4.朴素贝叶斯中文文本舆情分析
朴素贝叶斯（Naive Bayesia
birch算法是一种用于大规模数据集聚类的有效方法，特别适合处理具有噪声和不规则形状的数据。通过使用BIRCH（Balanced IterativeReducing and Clustering using Hierarchies）算法，研究人员和开发人员能够在内存受限的环境中进行快速的聚类分析。本文将详细探讨“birch算法 python”的实现过程，并在不同方面提供全面的解析。
在2022年
手写CRF：potorch版本 原理： crf是为了给词和词之间的连接相邻关系加一个限制，比如吃->饭，而不是吃->人具体操作时就是给出句子词语的特征函数，做个特征函数采用加权方式，通过函数得到得分，词性标注结果在特征函数上最高的，作为词性标注结果。这里的特征函数，传统方式为构造法。神经网络bilstm-crf：crf层的学习参数为转移矩阵，每个词性后面一个词的词性的概率，设
转载
2024-10-23 20:07:49
52阅读
## BIRCH聚类 Python实现流程
BIRCH (Balanced Iterative Reducing and Clustering using Hierarchies) 是一种层次聚类算法，用于对大规模数据集进行聚类。在这篇文章中，我将教会你如何使用Python实现BIRCH聚类算法。
首先，让我们来看一下整个实现流程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
原创
2023-10-21 08:37:57
206阅读
目录前言一、研究背景二、新型Neck结构：BiFPN三、EfficientDet的网络结构四、PyTorch实现model 前言论文地址： https://arxiv.org/abs/1911.09070. PyTorch实现： https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch.贡献：提出一种全新的特征融合方法：重复加权双向特
转载
2024-09-23 08:17:12
90阅读
2.内置函数Python编译器有许多内置的函数它们可以在任何地方都可以用，上面是函数按字母排序的列表。abs(x)参数是整型或者浮点型，如果参数是复数，则会返回复数的大小>>> abs(3+4j) #复数
5.0all(iterable)如果可迭代对象里面元素存在False（0相当于False）则返回False,不然返回真。any(iterable)只要可迭代对象存在元素为Tru
转载
2024-06-25 12:55:11
31阅读
目录一、排序1. 冒泡排序2. 插入排序3. 希尔排序4. 选择排序5. 快速排序6. 堆排序7. 归并排序8. 计数、基数、桶排序（暂略）二、递归/搜索1. 递归练习A+B1.1 一个整数，大于0，不用循环和本地变量，按照n，2n，4n，8n的顺序递增，当值大于5000时，把值按照指定顺序输出来。例：n=1237 则输出为： 1237， 2474， 4948， 9896， 9896，
# Python展示分类结果
在机器学习的过程中，分类是一个常用的任务，旨在将数据分配到不同的类别中。为了更好地理解模型的性能，通常需要以可视化的方式展示分类结果。本文将介绍如何使用Python展示分类结果，包括绘制混淆矩阵、ROC曲线以及准确率、精确率等指标。
## 1. 数据准备
首先，我们需要准备一些数据来进行分类。常用的分类数据集包括鸢尾花数据集（Iris dataset）、手写数字
## Python查看分类结果
### 1. 流程概述
在Python中，查看分类结果主要包括以下步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. 导入相应的库 | 导入需要使用的库，如scikit-learn和numpy。 |
| 2. 加载数据 | 从文件或其他数据源加载数据集。 |
| 3. 数据预处理 | 对数据进行预处理，如特征提取、数据标准化等。 |
|
原创
2023-09-04 15:56:33
153阅读
# Python展示分类结果的步骤
在Python中展示分类结果，主要涉及数据处理、模型训练和结果展示三个步骤。下面是详细的步骤说明：
## 步骤1：数据处理
数据处理是机器学习和数据分析的一项重要工作，它可以帮助我们准备好适用于机器学习算法的数据。以下是具体的操作：
1. 导入所需的库
首先需要导入需要使用的Python库，如numpy、pandas和matplotlib等。
原创
2023-07-31 09:02:13
111阅读
Python越来越牛了？自从连续半年拿下TOP1编程语言后，无论是薪资还是招聘需求，都越来越多了！同时，作为喜欢编程的我，我发现只要我推送Python相关的文章，大家就纷纷提问：小姐姐，我该不该学Python？如何学Python？鉴于大家都有这方面的困惑，今天就给大家推荐一本巨有影响力的Python实战书，上线时间仅2个月，就超越了众多实力派，成京东和当当网上的长期畅销图书，并且收获了
近日，Google 在最新一篇共有 53 页的论文《Exploring the Limits of Transfer Learning with a Unified Text-to-Text Transformer》中，提出了一个最新的预训练模型 T5（全称 Text-To-Text Transfer Transformer），其参数量达到了 110 亿，要知道 Bert Large 模型的参数量
当我们开始精通编程语言时，我们不仅希望实现最终的编程目标，而且还希望可以使我们的程序更高效。在本文中，我们将学习一些 Ipython 的命令，这些命令可以帮助我们对 Python 代码进行时间分析。注意，在本教程中，我建议使用 Anaconda。1．分析一行代码要检查一行 python 代码的执行时间，请使用＊＊％timeit＊＊。下面是一个简单的例子来了解它的工作原理：＃＃＃＃ magics 命
转载
2023-11-18 20:47:00
89阅读
引言一监督学习二无监督学习三强化学习四通用机器学习算法列表线性回归Linear Regression逻辑回归Logistic Regression决策树Decision Tree支持向量机SVM Support Vector Machine朴素贝叶斯Naive BayesK近邻KNN K- Nearest NeighborsK均值K-MeansK-means如何形成群类随机森林Random For
## Python Metrics 分类结果评估
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何使用 Python 进行分类结果评估。在本文中，我将以表格的形式展示整个流程，并提供每一步需要使用的代码和相应的注释。
### 流程
下面是实现分类结果评估的整个流程：
| 步骤 | 描述
原创
2023-09-23 21:48:48
46阅读
# Python 分类算法结果分析
在机器学习领域，分类算法是解决监督学习问题的一种重要方法。本文将介绍如何使用Python进行分类算法的结果分析，并通过代码示例和图表来展示分析过程。
## 分类算法概述
分类算法的目标是将数据分为不同的类别。常见的分类算法有逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。这些算法在不同的场景下有不同的表现，选择合适的算法对于提高分类准确率至关重要。
## 流程
原创
2024-07-16 05:08:32
52阅读
测试题0. 什么是BIF？BIF 就是 Built-in Functions，内置函数。为了方便程序员快速编写脚本程序（脚本就是要编程速度快快快！！！），Python 提供了非常丰富的内置函数，我们只需要直接调用即可，例如 print() 的功能是“打印到屏幕”，input() 的作用是接收用户输入（注：Python3 用 input() 取代了 Python2 的 raw_input()，用法如
转载
2023-11-21 13:40:42
12阅读
1. 线性回归：知识点：平方损失函数（用来评估评为 i 的样本误差)优化函数-随机梯度下降 当模型和损失函数形式较为简单时，上面的误差最小化问题的解可以直接用公式表达出来。这类解叫作解析解（analytical solution）。 线性回归和平方误差刚好属于这个范畴。 然而，大多数深度学习模型并没有解析解，只能通过优化算法有限次迭代模型参数来尽可能降低损失函数的值。这类解叫作数值解（numeri
转载
2024-06-19 07:30:29
74阅读
多分类问题softmax的分类器为什么要探索多分类之前我们在处理糖尿病数据集的时候我们只是有两种分类，但是很多情况的数据集不只有两种，例如MNIST数据集就是手写数字的数据集有10种不同的标签。所以我们必须有处理多种分类标签的能力。探索多分类是否还可以使用二分类的操作？当然还是可以使用二分类的方法来解决这个问题，某分类设置位p=1其他全部p=0就可以了，还是使用交叉熵损失函数来处理。这里我们要注意
转载
2023-09-27 17:28:54
442阅读
对于极度偏斜（Skewed Data）的数据只使用分类准确度是远远不够的使用混淆矩阵做进一步的分析。
原创
精选
2024-03-06 16:32:05
156阅读
