05 2020 档案

摘要:1.读取 2.数据预处理 import csv import nltk import re from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer import pandas as pd #返回类别 def 阅读全文
posted @ 2020-05-23 18:28 秦拆拆 阅读(270) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写,标点符号,去掉过短的单词 词性还原:复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nl 阅读全文
posted @ 2020-05-17 20:03 秦拆拆 阅读(199) 评论(0) 推荐(0)
摘要:1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 答:简述分类与聚类的联系与区别:聚类:在没有训练的条件下把样本划分为若干类。分类:已知存在哪些类,即对于目标数据库中存在哪些类是知道的,要做的就是将每一条记录分别属于哪一类标记出来。区别:两者 阅读全文
posted @ 2020-05-13 20:58 秦拆拆 阅读(177) 评论(0) 推荐(0)
摘要:一、用自己的话描述出其本身的含义: 1、特征选择 答:特征选择也叫特征子集选择 。是指从已有的M个特征中选择N个特征使得系统的特定指标最优化,是从原始特征中选择出一些最有效特征以降低数据集维度的过程,是提高学习算法性能的一个重要手段,也是模式识别中关键的数据预处理步骤。 2、PCA 答:PCA顾名思 阅读全文
posted @ 2020-05-03 23:25 秦拆拆 阅读(163) 评论(0) 推荐(0)