文本之特征提取
法一：Bag-of-words 词袋模型 文本特征提取有两个非常重要的模型： 词集模型：单词构成的集合，集合中每个元素都只有一个，也即词集中的每个单词都只有一个 词袋模型：如果一个单词在文档中出现不止一次，并统计其出现的次数（频数） 两者本质上的区别，词袋是在词集的基础上 ...
原文：02 特征工程和文本特征提取
特征工程和文本特征提取 数据集的构成 数据存放形式 CSV 文件 mysql： 性能瓶颈，读取速度 格式不符合机器学习的格式 pandas：读取工具 numpy为什么读取速度快： 动态语言 全局解释性锁 GIL : 释放了 GIL数据安全 ，真正的多线程 可用的数据集 Kaggle : 大数据竞赛平台 真实数据 数据量大 UCI: 数据集覆盖科学 生活 经济等领域 Scikit learn: 数 ...
2019-11-09 14:58 0 286 推荐指数：
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特征工程 vs. 特征提取
“特征工程”这个华丽的术语，它以尽可能容易地使模型达到良好性能的方式，来确保你的预测因子被编码到模型中。例如，如果你有一个日期字段作为一个预测因子，并且它在周末与平日的响应上有着很大的不同，那么以这种方式编码日期，它更容易取得好的效果。 但是，这取决于许多方面。 首先，它是依赖模型 ...
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文本深度特征提取 注：本文内容摘自《深度学习算法实践》 为何要研究文本深度特征？ ——因为文本深度特征无论对于文本分类还是文本预测，都是非常重要的。 文本特征的提取说白了就是将自然语言理解的问题转化成机器学习的问题。第一步肯定是找一种合适的方法，把语言表达数学化，即用可量化 ...
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