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    ​用 Python 和 Gensim 库进行文本主题识别

    问题是确定如何提取独特、重要的高质量主题。这取决于文本准备质量和确定理想主题数量的方法。本文中云朵君将和大家一起尝试解决这两个问题。...主题识别的基础知识 本节将涵盖主题识别和建模的原则。云朵君将和大家一起学习如何使用词袋方法和简单的 NLP 模型从文本中检测和提取主题。 词形还原 将单词简化为词根或词干称为词形还原。...删除所有标点符号和将所有单词转换为小写单词。 过滤少于三个字符的单词。 删除所有停用词。 将名词进行词形还原,因此第三人称词被转换为第一人称,过去和将来时态动词被改变为现在时态。...如果我们将“Gone”这个词进行词形还原,会发生什么? 以将过去时转换为现在时为例。...count = 0 for k, v in dictionary.iteritems(): print(k, v) count += 1 if count > 10:

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    【六】Python基础之数据结构:字典

    字典类型是Python中唯一內建的映射类型,基本的操作包括如下: (1) len() : 返回字典中 键:值对 的数量 (2) d[k] : 返回关键字对应的值; (3) d[k] = v : 将值关联到键值...= d[key] 例(参考举最上方举例字典):   1 v = d["k1"]  # 取出k1对应的valuev1 = d["k3"][1]["kk3"][0]  # 取出kk3对应的value...v in d4.items(): # 用items方法 k接收key ,v接收value   print(k, v) 5.字典的函数&方法 1.函数(3):   1.str(dict)      ...v in d4.items(): # 用items方法 k接收key ,v接收value print(k, v)   3.keys()方法,循环获取所有key 1 2...d10.popitem()k, v = d10.popitem() print(v1, k, v) # 打印结果:('Day', 18) Month 3   10.setdefault

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    python里数组如何定义_Python创建数组

    定义方式:arr = {元素k:v} 2、下面具体说明这些数组的使用方法和技巧: (1) list 链表数组 a、定义时初始化 a = [1,2,[1,2,3]] b、定义时不初始化 一维数组: arr...v in enumerate(arr): print k, v e、增加元素: 一维 arr.append(‘aaa’) 二维 arr[0].append(‘aaa’) 如果要在任意位置插入用 arr.insert...如果您定义了一个值的常量集, 并且唯一要用它做的是不断地遍历它, 请使用 tuple 代替 list。 * 如果对不需要修改的数据进行 “写保护”, 可以使代码更安全。...in dict_arr: v = dict_arr.get(k) if type(v) is types.ListType: #如果数据是list类型,继续遍历 print k, ‘—‘ for kk,...vv in enumerate(v): print kk, vv print ‘—‘ else: print dict_arr.get(k) 发布者:全栈程序员栈长,转载请注明出处:https://javaforall.cn

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    Java 集合系列09: Map架构

    (07) Hashtable 虽然不是继承于AbstractMap,但它继承于Dictionary(Dictionary也是键值对的接口),而且也实现Map接口;因此,Hashtable的内容也是“键值对...的定义如下: public abstract class AbstractMapK,V> implements MapK,V> {} AbstractMap类提供 Map 接口的骨干实现,以最大限度地减少实现此接口所需的工作...要实现不可修改的映射,编程人员只需扩展此类并提供 entrySet 方法的实现即可,该方法将返回映射的映射关系 set 视图。通常,返回的 set 将依次在 AbstractSet 上实现。...6 Dictionary Dictionary的定义如下: public abstract class DictionaryK,V> {} NavigableMap是JDK 1.0定义的键值对的接口...Dictionary的API abstract EnumerationV> elements() abstract V get(Object key) abstract

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    02.改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化 W2.优化算法(作业:优化方法)

    3者的差别在于,一次梯度更新时,用到的样本数量不同 调好参数的 mini-batch 梯度下降,通常优于梯度下降或随机梯度下降(特别是当训练集很大时) 2. mini-Batch 梯度下降 如何从训练集...mini_batch_size : (k+1)*mini_batch_size] mini_batch_Y = Y[:, k*mini_batch_size : (k+1)*mini_batch_size...containing your updated parameters v -- python dictionary containing your updated velocities...如何选择 β: β 越大,考虑的过去的梯度越多,梯度输出也更光滑,太大也不行,过度光滑 经常取值为 0.8 - 0.999 之间,如果不确定,0.9 是个合理的默认值 参数验证选取,看其如何影响损失函数...学习率),通常也能很好地工作

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    ‘dict’的神奇魔法

    1 引言 ‘Dict’的原型为‘dictionary’,汉语翻译为字典,因此,它具有字典功能——查找信息。...但是,在计算机python语言中,‘dict’字典不像纸质字典那么复杂,能有效避免这种情况,只要按照格式‘key+values’,‘key’字符随便设一个简单的变量,到需要查找的时候就可以轻松查阅所需内容...这时我们就可以写一个代码来使用,并迅速找出三人对应的成绩: 输入:dict(’张三’:70,’李四’:80,’王五’:90,……) 条件:for k,v in dict.items(): 输出:print...(’姓名为%s,成绩为%s’% (k,v)) 3 算法描述 打入“名词—成绩”格式的成绩表,将姓名与对应的成绩赋值给‘k’(key的简写)、‘v’(values的简写),因为k与v是对应的,所以最后print...要找的人名和成绩就好了 4 结语 这个实验阐明了dict的基本含义与用法,并且用一个简单的例子生动鲜明地展示了其用法,让一些新人一看就知道具体用法并为其提供了操作模板,因而具有可操作性,适合新人入手。

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