Fasttext源于2016年的论文《Bag of Tricks for Efficient Text Classification》，论文地址：https://arxiv.org/pdf/1607.01
原创
2022-09-16 13:43:49
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对数据集进行分组并对各组应用一个函数（无论是聚合还是转换），通常是数据分析工作中的重要环节。在将数据集加载、融合、准备好之后，通常就是计算分组统计或生成透视表。pandas提供了一个灵活高效的gruopby功能，它使你能以一种自然的方式对数据集进行切片、切块、摘要等操作。关系型数据库和SQL（Structured Query Language，结构化查询语言）能够如此流行的原因之一就是其能够方便地
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2024-03-14 23:22:59
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目录1. 数据聚合2. 面向列的多函数应用3. 以"没有行索引"的形式返回聚合数据1. 数据聚合聚合指的是任何能够从数组产生标量值的数据转换过程。之前的例子已经用 过一些，比如mean、count、min以及sum等。你可能想知道在GroupBy对象 上调用mean()时究竟发生了什么。许多常见的聚合运算(如下表所示)都 有进行优化。然而，除了这些方法，你还可以使用其它的。 你可以使用自
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2023-09-27 09:53:46
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本章重点内容：1、GroupBy机制2、数据聚合3、数据透视表与交叉表接下来展开详细说明1、GroupBy机制数据分类汇整，根据不同的分类进行不同的操作是经常会用到的功能，所以如何分组分类就是一个比较重要的过程 pandas提供一个灵活的groupby接口，允许你以一种自然的方式对数据进行切片、切块和总结通过文字描述比较难理解，我们可以看一个具体的例子，首先，我们看一个简单的数据，如下：
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2023-08-01 13:32:20
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python3.9版本的合并txt文件数据 本人使用的是linux的centos主机，因为自带pytho2.7卸载不方便，所以加装了python3.9的版本,并且设置了python3对应的路径为python3.9的版本。第一种方法 列表 执行命令为python3 tset.pytest.py里面的内容'''第一步——打开文件'''
open1 = open('book1.txt', 'rb')
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2023-09-04 13:06:39
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# Python 分组聚合文本
在数据处理和分析中，经常需要对大量文本数据进行分组聚合操作。Python作为一种流行的编程语言，提供了丰富的工具和库来实现这一目的。本文将介绍如何使用Python实现文本数据的分组聚合，并通过示例代码演示具体操作过程。
## 文本数据分组聚合的重要性
在处理文本数据时，通常需要对数据进行分组聚合，以便更好地理解数据的特征和规律。分组聚合可以帮助我们快速对数据进
原创
2024-06-27 06:23:33
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对数据集进行分组并对各组应用一个函数，这是数据分析的一个重要环节，将数据集准备好后，接下来的任务就是计算分组统计或深成透视表GroupBy技术(分组)创建一个GroupBy对象，再调用GroupBy的各种方法计算相关数据df = pd.DataFrame({'key1' : ['a', 'a', 'b', 'b', 'a'],
'key2' : ['one',
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2023-10-14 02:03:23
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前言这几天caffe2发布了，支持移动端，我理解是类似单片机的物联网吧应该不是手机之类的，试想iphone7跑CNN，画面太美~作为一个刚入坑的，甚至还没入坑的人，咱们还是老实研究下tensorflow吧，虽然它没有caffe好上手。tensorflow的特点我就不介绍了：基于Python，写的很快并且具有可读性。支持CPU和GPU，在多GPU系统上的运行更为顺畅。代码编译效率较高。社区发展的非常
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2024-01-14 17:12:55
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# Python 快速分类教程
## 一、整体流程
首先，我们需要明确整个快速分类的流程。下面是实现python快速分类的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ------ | ------ |
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 加载数据集 |
| 3 | 数据预处理 |
| 4 | 划分训练集和测试集 |
| 5 | 构建模型 |
| 6 | 模型训练 |
| 7 | 模型预测
原创
2024-05-17 03:59:56
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回归与分类的不同#导入回归from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#导入分类from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier1.回归问题的应用场景（预测的结果是连续的，例如预测明天的温度，23，24，25度）回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实
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2023-07-07 22:31:12
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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
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2023-08-24 16:17:08
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一、概述 文本情感分析(Sentiment Analysis)是指利用自然语言处理和文本挖掘技术，对带有情感色彩的主观性文本进行分析、处理和抽取的过程。情感分析任务按其分析的粒度可以分为篇章级，句子级，词或短语级;按其处理文本的类别可分为基于产品评论的情感分析和基于新闻评论的情感分析;按其研究的任务类型，可分为情感分类，情感检索和情感抽取等子问题。文本情感分析的基本流程如下图所示，包括从原始文本
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2023-11-03 18:30:22
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# Python 中文文本聚合
随着大数据时代的到来，文本数据的处理变得尤为重要。特别是在中文领域，如何对海量的中文文本进行有效的聚合和分析，已成为许多企业和研究者关注的焦点。本篇文章将介绍如何使用 Python 进行中文文本聚合，包括数据的预处理、聚类算法的应用以及结果的可视化。同时，我们将通过示例代码详细阐述每个步骤的具体实现。
## 文本数据的准备
在进行文本聚合之前，我们需要准备好文
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2024-09-14 03:34:20
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中文文本分类的步骤： 1.预处理：去除文本的噪声信息，例如HTML标签、文本格式转换、检测句子边界等。 2.中文分词：使用中文分词器为文本分词，并去除停用词。 3.构建词向量空间：统计文本词频，生成文本的词向量空间。 4.权重策略——TF-IDF方法：使用TF-IDF发现特征词，并抽取为反映文档主题的特征。 5.分类器：使用算法训练分类器。 6.评价分类结果：分类器的测试结果分析。中文分词是将一个
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2023-09-18 20:39:54
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一、概述上一篇文章中简单介绍了文本聚类，体验了无标注语料库的便利性。然而无监督学习总归无法按照我们的意志预测出文档的类别，限制了文本聚类的应用场景。很多情况下，我们需要将文档分门别类到具体的类别中。因此需要用到文本分类。本文便主要讲解文本分类的原理及实践。二、文本分类的概念文本分类，指的是将一个文档归类到一个或者多个类别的自然语言处理任务。值得一提的是，文档级别的情感分析也可以视作文本分类任务。此
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2023-08-07 21:10:20
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##本文加载语料库，并对语料库进行文本分类。使用语言：python，环境：jupyterhub。本文使用的是NLTK库。##首先，关于语料库数据集，是zip压缩文件的形式存在的。本文作为案例的数据集来自于联合国大会的演讲，这些演讲分为澳大利亚和新西兰的。因此，在zip的语料库文件夹里，分为“AU”和“NZ”两个子语料库。子语料库中内容是以txt为格式存下的，每一篇文章是一个txt，本案例“AU”和
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2023-10-03 11:49:29
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** 利用Python进行文本分类,
可用于过滤垃圾文本抽样人工标注样本文本中垃圾信息样本建模模型评估新文本预测
参考:http://scikit-learn.org/stable/user_guide.html
PYTHON自然语言处理中文翻译 NLTK Natural Language Processing with Python 中文版
主要步骤:分词特征词提取生成词-文档矩阵整合分类变量建
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2023-07-02 21:54:38
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理论什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器，所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关。举个例子，如果一种水果其具有红，圆，直径大概3英寸等特征，该水果可以被判定为是苹果。尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定，然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的。朴素贝叶斯分类器很容易建立，特别适合用于大型数据集，众所周知，
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2023-08-12 21:24:53
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事情是这样的，有一个图片数据集需要根据分成很多类以便于给其设置标签，但所有的图片都在一个文件里，另外又给了个.txt文件，其中每行都是对应图片的类别。例如第1行对应的第0001.jpg是第14类（每个类都有多张图片），显而易见，.txt文件的行数和图片的总数是相等的。以下为待分类的文件：现在需要根据标签将同类的文件放入同一个文件夹中，如图为分类完成的结果，总览和第一类文件夹： 其中过滤了图片宽和高
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2023-09-28 13:37:07
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这篇博客主要是介绍一下我最近开源的python库——DeepClassifier，用于文本分类，目前已经集成了较多的文本分类模型，欢迎大家安装、star以及fork～ 动机首先谈谈我为什么要开发这个库。有两个原因吧～第一，我自身是做NLP这块的，相信做NLP的小伙伴们都知道，文本分类是NLP中最基础并且是最广泛的任务。同时这也是我们入门NLP的尝试的第一个任务。虽然目前已有的文本分类模型都相对简单
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2023-10-10 20:58:07
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