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  1. 文本挖掘tmSVM开源项目包含Python和Java两种版本带参考文档

  2. 文本挖掘tmSVM开源项目集成libSVM和liblinear包含Python和Java两种版本带PDF源码参考文档 简介 文本挖掘无论在学术界还是在工业界都有很广泛的应用场景。而文本分类是文本挖掘中一个非常重要的手段与技术。现有的分类技术都已经非常成熟,SVM、KNN、Decision Tree、AN、NB在不同的应用中都展示出较好的效果,前人也在将这些分类算法应用于文本分类中做出许多出色的工作。但在实际的商业应用中,仍然有很多问题没有很好的解决,比如文本分类中的高维性和稀疏性、类别的不平衡
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2014-02-23
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:vcfriend
  1. python cookbook(第3版)

  2. 第一章:数据结构和算法 1.1 解压序列赋值给多个变量 1.2 解压可迭代对象赋值给多个变量 1.3 保留最后N个元素 1.4 查找最大或最小的N个元素 1.5 实现一个优先级队列 1.6 字典中的键映射多个值 1.7 字典排序 1.8 字典的运算 1.9 查找两字典的相同点 1.10 删除序列相同元素并保持顺序 1.11 命名切片 1.12 序列中出现次数最多的元素 1.13 通过某个关键字排序一个字典列表 1.14 排序不支持原生比较的对象 1.15 通过某个字段将记录分组 1.16 过滤
  3. 所属分类:Python

    • 发布日期:2016-01-06
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:chengyulin888
  1. python入门到高级全栈工程师培训 第3期 附课件代码

  2. python入门到高级全栈工程师培训视频学习资料;本资料仅用于学习,请查看后24小时之内删除。 【课程内容】 第1章 01 计算机发展史 02 计算机系统 03 小结 04 数据的概念 05 进制转换 06 原码补码反码 07 物理层和数据链路层 08 网络层和arp协议 09 传输层和应用层 第2章 01 上节课复习 02 arp协议复习 03 字符编码 第3章 01 网络基础和dos命令 02 为何学习linux 03 课程内容介绍 04 操作系统内核与系统调用 05 操作系统安装原理 0
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2018-06-07
    • 文件大小:88
    • 提供者:sacacia
  1. scikit-learn-0.21.3-中文文档.pdf

  2. scikit-learn 是基于 Python 语言的机器学习工具 简单高效的数据挖掘和数据分析工具 可供大家在各种环境中重复使用 建立在 NumPy ,SciPy 和 matplotlib 上 开源,可商业使用 - BSD许可证1.监督学习 1广义线性模型 °1.1.1普通最小二乘法 1.1.2岭回归 1.1.3LaSs0 o1.1.4多任务 Lasso 115弹性网络 o116多任务弹性网络 1.1.7最小角回归 1.1. 8 LARS Lasso 1.19正交匹配追踪法(OMP 1.1.1
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-08-24
    • 文件大小:41943040
    • 提供者:h394266861
  1. 菊安酱的机器学习第1期-k-近邻算法(直播).pdf

  2. k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。菊安酱的直播间: 我们已经知道k近邻算法的工作原理,根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 那么如何进行比较呢?比如表1中新出的电影,我们该如何判断他所属的电影类别呢?如图2所示。 电影分类 120 爱情片(1,101) 爱情片(12,97) 80 爱情片(5,89) 水弊 60 ?(24,67) 动作片(112,9 20 动作片(1158) 动作片(108,5) 0 20 60 8
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2019-07-27
    • 文件大小:867328
    • 提供者:qiu1440528444
  1. python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)

  2. 今天小编就为大家分享一篇python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间),具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-09-20
    • 文件大小:29696
    • 提供者:weixin_38617602
  1. python 实现对数据集的归一化的方法(0-1之间)

  2. 多数情况下,需要对数据集进行归一化处理,再对数据进行分析 #首先,引入两个库 ,numpy,sklearn from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler import numpy as np #将csv文件导入矩阵当中 my_matrix = np.loadtxt(open(xxxx.csv),delimiter=,,skiprows=0) #将数据集进行归一化处理 scaler = MinMaxScaler( ) scaler.fit(m
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-12-31
    • 文件大小:31744
    • 提供者:weixin_38713057