4.使用jieba分词将中文文本切割。 中文分词就是将一句话拆分为各个词语,因为中文分词在不同的语境中歧义较大,所以分词极其重要。 可以用jieba.add_word('word')增加词,用jieba.load_userdict('wordDict.txt')导入词库。 维护自定义词库 5.去掉停用词。 维护停用词表 6.对处理之后的文本开始用TF-IDF算法进行单...
I hope life treats you kind And I hope you have all you dreamed of And I wish you joy and happiness But above all this Ii wish your love And I will always love you I will always love you I will always love you I will always love you I will always love you I will always love ...
#定义一个列表classmates =['lucy','Bob','amy','陈四','tom',65] new= ['Tim','Chenjie']#向classmates中下标为2处插入一个元素classmates.insert(2,'Wuyifan')#使用append向末尾增加一个元素classmates.append('Chenjie') classmates.extend(new)print(classmates) classmatesSet=set(classmates) classmates...
· 基于.NET8+Vue3开发的权限管理&个人博客系统 · 为了改一行代码,我花了10多天时间,让性能提升了40多倍---Pascal架构GPU在vllm下的模 · 基于.NET 的 Nuget 发版工具 · C#调用Python脚本的方式(一),以PaddleOCR-GUI为例 · 线程池 坑中之王 !公告 昵称: 陈松林 园龄: 6年3个月 粉丝: 0...
b= numpy.arange(0, 10, 10) c= a +breturn(c)print(Godo(10))fromdatetimeimportdatetime start=datetime.now() Godo(100000) delta= datetime.now()-startprint(delta) start=datetime.now() Godo(100000) delta= datetime.now()-startprint(delta)...
4、取出花的特性和类别数据,查看数据类型 data_tgs=data ['target']##鸢尾花特征data_tgsname=data['target_names']##鸢尾花的类别数据data_ts=data_tgsname,data_tgs#鸢尾花特征和鸢尾花的类别数据print(data_ts)#形状print(type(data_ts))#数据类型#4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据,查看其形状及数据类...
fromsklearn.datasetsimportload_boston boston=load_boston()print(boston.keys()) data=boston.data x= data[:,5] y=boston.targetimportmatplotlib.pyplot as plt plt.scatter(x,y) plt.plot(x,9*x-30) plt.show() fromsklearn.datasetsimportload_boston ...
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:监督学习与无监督学习:不仅把训练数据丢给计算机,而且还把分类的结果(数据具有的标签)也一并丢给计算机分析。 由于计算机在学习的过程中不仅有训练数据,而且有训练结果(标签),因此训练的效果通常不错。
7. 预测一封新邮件的类别。 import csv file_path= r"C:/Users/sms.txt"sms= open(file_path,'r',encoding ='utf-8') sms_data=[] sms_label=[] csv_reader= csv.reader(sms,delimiter='\t')forlineincsv_reader: sms_label.append(line[0]) ...
1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯: 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score(),对模型进行验证. 3.垃圾邮件分类.