原文:数据挖掘入门系列教程(九)之基于sklearn的SVM使用

目录 介绍 基于SVM对MNIST数据集进行分类 使用SVM SVM分析垃圾邮件 加载数据集 分词 构建词云 构建数据集 进行训练 交叉验证 炼丹术 总结 参考 介绍 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程 八点五 之SVM介绍以及从零开始公式推导中,详细的讲述了SVM的原理,并进行了详细的数学推导。在这篇博客中,主要是应用SVM,使用SVM进行数据分类,不会涉及到SVM的解释,so,如果对svm并 ...

2020-04-21 17:14 2 1545 推荐指数:

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数据挖掘入门系列教程(十一)之keras入门使用以及构建DNN网络识别MNIST

简介 在上一篇博客:数据挖掘入门系列教程(十点五)之DNN介绍及公式推导中,详细的介绍了DNN,并对其进行了公式推导。本来这篇博客是准备直接介绍CNN的,但是想了一下,觉得还是使用keras构建一个DNN网络,然后进行一定的分类操作,这样能够更加的直观一点。 在这篇博客中将介绍 ...

Thu Apr 30 09:20:00 CST 2020 0 1651
Python数据挖掘-使用sklearn

使用sklearn包 CountVectorizer是通过fit_transform函数将文本中的词语转换为词频矩阵 get_feature_names()可看到所有文本的关键字 vocabulary_可看到所有文本关键字和其位置 toarray()可以看到词频矩阵 ...

Wed Oct 03 19:41:00 CST 2018 0 1407
 
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