sklearn——CountVectorizer详解

https://blog.csdn.net/liuerin/article/details/91492708

sklearn——CountVectorizer详解相关推荐

Lesson 8.3Lesson 8.4 ID3、C4.5决策树的建模流程CART回归树的建模流程与sklearn参数详解
Lesson 8.3 ID3.C4.5决策树的建模流程 ID3和C4.5作为的经典决策树算法,尽管无法通过sklearn来进行建模,但其基本原理仍然值得讨论与学习.接下来我们详细介绍关于ID3和C4. ...
Sklearn参数详解—聚类算法
总第115篇前言聚类是一种非监督学习,是将一份给定数据集划分成k类,这一份数据集可能是某公司的一批用户,也可能是某媒体网站的一系列文章,如果是某公司的一批用户,那么k-means做的就是根据用户的 ...
SKlearn参数详解—随机森林
总第114篇前言随机森林(RandomForest,简称RF)是集成学习bagging的一种代表模型,随机森林模型正如他表面意思,是由若干颗树随机组成一片森林,这里的树就是决策树. 在GBDT篇我 ...
Sklearn参数详解—GBDT
总第113篇前言这篇介绍Boosting的第二个模型GBDT,GBDT和Adaboost都是Boosting模型的一种,但是略有不同,主要有以下两点不同: GBDT使用的基模型是CART决策树,且 ...
Sklearn参数详解—Adaboost
总第112篇前言今天这篇讲讲集成学习,集成学习就是将多个弱学习器集合成一个强学习器,你可以理解成现在有好多道判断题(判断对错即01),如果让学霸去做这些题,可能没啥问题,几乎全部都能做对,但是现实 ...
Sklearn参数详解—贝叶斯
总第109篇前言在开始学习具体的贝叶斯参数前,你可以先看看:朴素贝叶斯详解朴素贝叶斯一共有三种方法,分别是高斯朴素贝叶斯.多项式分布贝叶斯.伯努利朴素贝叶斯,在介绍不同方法的具体参数前,我们先看 ...
Sklearn参数详解—SVM
总第108篇本篇主要讲讲Sklearn中SVM,SVM主要有LinearSVC.NuSVC和SVC三种方法,我们将具体介绍这三种分类方法都有哪些参数值以及不同参数值的含义. 在开始看本篇前你可以看看 ...
Sklearn参数详解--决策树
总第106篇前言先来简短的回顾一下决策树原理: 决策树学习的算法通常是一个递归地(根据某一准则,信息增益或基尼系数)选择最优切分点/特征,并根据该特征对训练数据集进行分割,使得对各个子数据集有一个 ...
Sklearn参数详解—LR模型
总第105篇最近会开始一个新的系列,sklearn库中各模型的参数解释,本篇主要讲述最基础的LR模型. 模型参数详解逻辑回归: sklearn.linear_model.LogisticRegre ...

sklearn——CountVectorizer详解

sklearn——CountVectorizer详解相关推荐

最新文章

热门文章