fasttext实际上分为两部分分类模型 （跟CBOW比较像） 词向量学习（跟SG比较像）FastText分类模型Bag of Tricks for Efficient Text Classification
Abstract
“本文探索了一种简单有效的
基准文本分类模型，我们的实验显示，我们的快速文本分类器fastText和深度学习分类器
在准确度上旗鼓相当，在训练和评估
本文主要介绍两个类的基本使用，CountVectorizer与TfidfVectorizer
原创
2022-02-22 13:48:49
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""" 机器学习领域中的降维指在某些限定条件下，降低随机变量个数，得到一组相关性不强的 主变量的过程。降维采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中， 在原始的高维空间中，包含有冗余信息以及噪音信息，将会降低模型的识别精度，机器 学习算法的复杂度和数据的维数有着密切关系，甚至与维数呈指数级关联，通过降维能 在一定程度上减少冗余信息，从而提高模型的识别精度，提高模型的运行效率，且高
主题模型在机器学习和自然语言处理等领域是用来在一系列文档中发现抽象主题的一种统计模型。直观来讲，如果一篇文章有一个中心思想，那么一些特定词语会更频繁的出现。比方说，如果一篇文章是在讲狗的，那「狗」和「骨头」等词出现的频率会高些。如果一篇文章是在讲猫的，那「猫」和「鱼」等词出现的频率会高些。而有些词例如「这个」、「和」大概在两篇文章中出现的频率会大致相等。但真实的情况是，一篇文章通常包含多种主题
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2024-03-21 22:00:17
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1. TF-IDF概述 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与文本挖掘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成
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2018-07-23 10:09:00
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TfidfVectorizer可以把原始文本转化为tf-idf的特征矩阵，从而为后续的文本相似度计算，主题模型，文本搜索排序等一系列应用奠定基础。基本应用如：
#coding=utf-8
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
document = ["I have a pen.",
"I
原创
2021-09-07 14:24:23
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TfidfVectorizer可以把原始文本转化为tf-idf的特征矩阵，从而为后续的文本相似度计算，主题模型，文本搜索排序等一系列应用奠定基础。基本应用如：
#coding=utf-8
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
document = ["I have a pen.",
"I h
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2021-08-31 13:38:19
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1、对语料进行分析 基本目录如下： 其中train存放的是训练集，answer存放的是测试集，具体看下train中的文件： 下面有20个文件夹，对应着20个类，我们继续看下其中的文件，以C3-Art为例： 每一篇都对应着一个txt文件，编码格式是gb18030.utf8文件夹下的是utf-8编码格式
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2020-10-08 19:45:00
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前言学习Java多年后，才发现有很多工具类库，可以大大简化代码量，提升开发效率，初级开发者却不知道。而这些类库早就成为了业界标准类库，大公司的内部也都在使用，如果刚工作的时候就有人告诉我使用这些工具类库，该多好。目录1. Java自带工具方法1.1 List集合拼接成以逗号分隔的字符串1.2 比较两个字符串是否相等，忽略大小写1.3 比较两个对象是否相等1.4 两个List集合取交集2. apac
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2024-08-19 08:30:25
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ML之NB：利用NB朴素贝叶斯算法(CountVectorizer/TfidfVectorizer+去除停用词)进行分类预测、评估目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码class CountVectorizer Found at: sklearn.feature_extra...
原创
2022-04-24 11:04:50
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ML之NB：利用NB朴素贝叶斯算法(CountVectorizer/TfidfVectorizer+去除停用词)进行分类预测、评估目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码class CountVectorizer Found at: sklearn.feature_extra...
原创
2021-06-15 19:57:26
4739阅读
目录理论知识准备构造文本特征向量TF-IDF 值sklearn中TfidfVectorizer代码实例CountVectorizer（）代
原创
2022-08-24 09:58:49
4501阅读
ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(TfidfVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码class TfidfVectorizer Found at: sklearn.feature_extracti...
原创
2022-04-24 11:04:17
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ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(TfidfVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估目录输出结果设计思路核心代码输出结果设计思路核心代码class TfidfVectorizer Found at: sklearn.feature_extracti...
原创
2021-06-15 19:57:27
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Demo1 TfidfTransformer + CountVectorizer = TfidfVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, TfidfTransformer corpus = [ 'T
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2021-05-13 16:51:00
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Simple, TfidfVectorizer and CountVectorizer recommendation system for beginner. 简单的TfidfVectorizer和CountVectorizer推荐系统，适用于初学者。 (The Goal)Recommendation system is widely use in many industries to sugge
ML之NB&LoR：利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+TfidfVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测目录输出结果设计思路核心代码输出结果数据集详见：Dataset之Rotten Tomatoes：Rotten Tomatoes影评数据集简...
原创
2021-06-15 19:56:55
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ML之NB&LoR：利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+TfidfVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测目录输出结果设计思路核心代码输出结果数据集详见：Dataset之Rotten Tomatoes：Rotten Tomatoes影评数据集简...
原创
2022-04-22 17:56:41
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先使用jieba进行文档内容的分词处理，再利用TfidfVectorizer进行 tf-idf的计算，最后在根据其值进行排序，最后输出排行前十的关键词。相关原理介绍请参考：文本关键词提取(TF与TF-IDF)-CountVectorizer()和TfidfVectorizer()#coding:utf-8
from sklearn.featur
