准备相信各位对python的语言简洁已经深有领会了。那么，今天就带大家一探究竟。看看一行python代码究竟能干些什么大新闻。赶紧抄起手中的家伙，跟小编来试试吧。首先你得先在命令行进入python。像下面一样。> python
Python 3.6.0 (v3.6.0:41df79263a11, Dec 23 2016, 08:06:12) [MSC v.1900 64 bit (AMD64
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2024-03-01 20:47:28
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本文介绍一下使用朴素贝叶斯算法来做文本分类任务。 数据集是搜狗新闻数据集“corpus_6_4000”，它包含六大类新闻，每类新闻4000篇，每篇新闻长度在几百到几千字不等。六类新闻分别是'Auto', 'Culture', 'Economy', 'Medicine', 'Military', 'Sports'。今天的任务就是使用监督学习算法（朴素贝叶斯）来实现文本自动分类问题。话不多说，让我们
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2023-12-18 23:10:55
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爬虫数据网址：新闻中心滚动新闻_新浪网最近想获取一些新闻数据来做一个NLP的分类模型所以爬取了新浪的一些新闻数据用于学习使用。首先先查看网页源码：发现url中id和类别中的s_id相等，经过尝试替换，发现该编号确实是类别所在标签。有发现page这个参数和页数相同，其中num=50 ,和pageid=153这两个参数没有太大的影响，所以就可以通过修改这两个参数的值来获得不同标签下的url了
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2023-08-14 23:47:35
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sklearn是一个简单的机器学习库，主要功能包括：分类、回归、聚类、降维、模型选择和预处理。从实际项目中看，主要有分类、模型选择和预处理使用的比较多，分别进行介绍。1 分类 分类包含二分类和多分类。分类的模型常用的有线性模型和树模型。1.1 线性模型逻辑回归，LogisticRegression。逻辑回归一般采用sigmoid函数处理二分类，也可以处理多分类。 from skle
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2024-02-23 21:58:20
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# 使用Python和Scikit-Learn构建分类器
在机器学习领域，分类器是一种非常常见的算法，用于预测数据的类别。Python的Scikit-Learn库提供了丰富的工具，使得构建分类器变得简单而高效。本文将介绍如何使用Python和Scikit-Learn构建一个基本的分类器，并提供代码示例。
## 什么是分类器？
分类器是一种监督学习算法，它的目标是预测数据的类别。在训练过程中，
原创
2024-07-18 05:25:53
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目标是把腾讯新闻主页上所有新闻爬取下来，获得每一篇新闻的名称、时间、来源以及正文。接下来分解目标，一步一步地做。步骤1：将主页上所有链接爬取出来，写到文件里。python在获取html方面十分方便，寥寥数行代码就可以实现我们需要的功能。代码如下:def getHtml(url):page = urllib.urlopen(url)html = page.read()page.close()retu
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2023-07-08 20:52:11
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文章目录KNN分类模型K折交叉验证 KNN分类模型概念：
简单地说，K-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类（k-Nearest Neighbor，KNN）这里的距离用的是欧几里得距离，也就是欧式距离import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_spli
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2023-10-11 10:09:30
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分类学习输入：一组有标签的训练数据(也称观察和评估)，标签表明了这些数 据（观察）的所署类别。输出：分类模型根据这些训练数据，训练自己的模型参数，学习出一个 适合这组数据的分类器，当有新数据（非训练数据）需要进行类别判断，就 可以将这组新数据作为输入送给学好的分类器进行判断。划分数据集训练集(training set):顾名思义用来训练模型的已标注数据，用来建 立模型，发现规律。测试集(testi
目录 支持向量机0. 前言1. 算法综述2. 算法原理3. 基本步骤3. 分步解释4. 代码实例支持向量机0. 前言一般来说，我们进行机器学习大致上有三种算法:1.监督式学习 监督式学习算法包括一个目标变量(也就是因变量)和用来预测目标变量的预测变量(相当于自变量)。通过这些变量，我们可以搭建一个模型，从而对于一个自变量得到对应的因变量。重复训练这个模型直到它能在训练数据集上达
编者按：Pete Warden是TensorFlow移动团队的技术负责人。曾在Jetpac担任首次技术官。Jetpac的深度学习技术经过优化，可在移动和嵌入式设备上运行。该公司已于2014年被谷歌收购。Pete还曾在苹果公司从事GPU优化领域的图像处理工作，并为O'Reilly撰写多本数据处理方面的书籍。本文为Pete Warden为一般大众撰写的如何用TensorFlow构建图片分类器(Tens
在上一期5分钟学会使用支持向量机 (Using SVM)的文章中，我们讲述了LibSVM的基本用法，那个时候我们针对的分类问题是二分类。实际上，svm经过合适的设计也可以运用于多分类问题，sklearn中的svm模块封装了libsvm和liblinear，本节我们利用它进行多分类。01—SVM回顾SVM算法最初是为二值分类问题设计的，当处理多类问题时，就需要构造合适的多类分类器。目前，构造SVM多
一、classification_report简介 def classification_report(y_true, y_pred, labels=None, target_names=None, sample_weight=None, digits=2, output_dict=False)print(classification_report(testY, predictions
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2023-10-20 08:45:55
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# 新闻主题分类：用Python实现自动化分类
在数字化时代，每天都有成千上万的新闻涌现。在这样的信息洪流中，如何快速、准确地对新闻进行主题分类，是一个亟需解决的问题。本文将介绍如何利用Python实现新闻主题分类，帮助我们更好地处理和理解新闻信息。
## 一、新闻主题分类的意义
新闻主题分类能够帮助读者更快速地定位感兴趣的内容，同时也利于新闻平台进行信息推送、广告定向等业务。通过对新闻进行
# 用 Python 实现新闻主题分类
作为一名刚入行的小白，了解新闻主题分类的流程至关重要。下面我将通过一系列步骤，详细介绍如何使用 Python 实现新闻主题分类的基本过程，同时提供必要的代码和解释。
## 流程概述
以下是实现新闻主题分类的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------------
2021-4月Python 机器学习——中文新闻文本标题分类(简单容易版)试题说明 任务描述 基于THUCNews数据集的文本分类， THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生成，包含74万篇新闻文档，参赛者需要根据新闻标题的内容用算法来判断该新闻属于哪一类别数据说明 THUCNews是根据新浪新闻RSS订阅频道2005~2011年间的历史数据筛选过滤生
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2023-10-20 22:19:25
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Python 3.10的发布是全球志愿者所做的伟大工作的结晶，在2021年10 月主导了 Python 社区的新闻周期。在此版本提供新功能的同时，Python 在TIOBE 编程社区索引中被公认为本月的顶级编程语言。通过参与Python 开发人员调查和回答 PyCon 美国 2022提案征集，您还有一些新的机会来支持社区。 Python 3.10 版本现在每年都会发布新版本的 Pytho
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2024-03-13 22:09:18
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原标题：如何用 100 行 Python 代码实现新闻爬虫？每天我都要坐地铁上班，而地铁里完全没有手机信号。但我希望在坐地铁的时候读些新闻，于是就写了下面这个新闻爬虫。我并没有打算做很漂亮的应用，所以只完成了原型，它可以满足我最基本的需求。其思路很简单：找到新闻源；用Python抓取新闻；利用BeautifulSoup分析HTML并提取出内容；转换成容易阅读的格式并通过邮件发送。下面详细介绍每个部
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2023-11-28 15:03:09
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在工程应用中，用python手写代码来从头实现一个算法的可能性非常低，这样不仅耗时耗力，还不一定能够写出构架清晰，稳定性强的模型。更多情况下，是分析采集到的数据，根据数据特征选择适合的算法，在工具包中调用算法，调整算法的参数，获取需要的信息，从而实现算法效率和效果之间的平衡。而sklearn，正是这样一个可以帮助我们高效实现算法应用的工具包。Scikit learn 也简称 sklearn,
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2024-08-13 08:52:54
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[1]王婉,张向先,卢恒,张莉曼.融合FastText模型和注意力机制的网络新闻文本分类模型[J].现代情报,2022,42(03):40-47.针对问题： 1.短文本的特征稀疏 2.需要提高文本分类的精确度最终选择的解决方法： 1.Ngram2vec模型集合了Word2vec模型与FastText模型的优势，解决特征稀疏 2.注意力机制，提高精确度补充概念： FastText: 2016年，Fa
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2023-08-11 17:28:27
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对新闻文本（10类）进行文本分类，通过准确率、召回率、 f1-score 等指标对分类结果进行分析。python版本：python 3.6 分类方法：朴素贝叶斯需导入的相关库import os
import time
import numpy as np
import pandas as pd
import jieba
from jieba import analyse
from sklearn.
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2024-04-24 16:10:14
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