例1:猫狗识别 例2:中文垃圾邮件分类 2.回归 预测与给定对象相关联的连续值属性,最常见的应用场景包括预测股票价格和预测药物反应等。目前Scikit-learn 已经实现的算法包括:支持向量回归(SVR),弹性网络(Elastic Net),最小角回归(LARS ),贝叶斯回归等。 例3:特斯拉近10年股票价格分析预测 3.聚类 识别具有相似属性...
CountVectorizer是scikit-learn软件包中的一个特征提取工具,用于将文本数据转换为数值特征向量。它将文本数据作为输入,并将其转换为词频矩阵,其中每个文档表示为一个向量,向量的每个元素表示对应词汇在文档中出现的次数。 CountVectorizer的主要作用是将文本数据转换为机器学习算法可以处理的数值特征。它可以用于文本分类、...