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50个Pandas的奇淫技巧:向量化字符串，玩转文本处理

2.0 1 3.0 2 1.0 3 NaN dtype: float64 通过上面的例子，对向量化进行简单总结，向量化是一种同时操作整个数组而不是一次操作一个元素的方法，下面从看看具体怎么应用...使用带有pat 的regex=False 作为编译的正则表达式会引发错误。...repl：str 或可调用，替换字符串或可调用对象。可调用对象传递正则表达式匹配对象，并且必须返回要使用的替换字符串。 n：int，默认 -1(全部)从一开始就更换的数量。 case：布尔值，默认无。...每次调用.str时都必须加上前缀，以区别于Python的默认函数，否则会引发错误。.../Index 的长度相同，但索引对象除外(即 Series/Index/DataFrame)如果join 不是无。

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数据科学 IPython 笔记本 7.13 向量化字符串操作

Python 的一个优点是它在处理和操作字符串数据方面相对容易。Pandas 构建于此之上，并提供了一套全面的向量化字符串操作，它们成为处理（阅读“清理”部分）实际数据时所需的重要部分。...例如： import numpy as np x = np.array([2, 3, 5, 7, 11, 13]) x * 2 # array([ 4, 6, 10, 14, 22, 26]) 这种向量化操作简化了操作数据数组的语法...使用传递的分隔符连接每个元素中的字符串 get_dummies() 将虚拟变量提取为数据帧 向量化的项目访问和切片 特别是get()和slice()操作，可以在每个数组中执行向量化元素访问。...在互联网上搜索此错误的文本，似乎是由于使用了一个文件，其中每行本身是一个有效的 JSON，但完整文件不是。...从每个食谱中提取完整的成分列表，是该任务的重要部分；遗憾的是，各种所使用格式使得这是一个相对耗时的过程。

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循序渐进的机器学习：文本分类器

相反，必须使用称为矢量化的过程将单词转换为数字。矢量化有两种方法；词袋和词嵌入。...（一个 TF-IDF 向量——sklearn 的 TfidVectorizer()）。...请务必在训练数据上训练向量化器对象，然后使用它来转换测试数据。 7. 模型选择 尝试一些分类模型以查看哪种分类模型最适合您的数据是个好主意。然后，您可以使用性能指标来选择最合适的模型进行优化。...添加少数类惩罚 分类算法有一个参数，通常称为“class_weight”，您可以在训练模型时指定该参数。这本质上是一个惩罚函数，如果少数类别被错误分类，将给予更高的惩罚以阻止错误分类。...欠采样多数类 上述方法的另一种方法是对多数类进行欠采样，而不是对多数类进行过采样。有些人可能会争辩说，如果你有数据，就不值得删除数据，但这可能是一个值得你自己尝试的选择。

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循序渐进的机器学习：文本分类器

相反，必须使用称为矢量化的过程将单词转换为数字。矢量化有两种方法；词袋和词嵌入。...（一个 TF-IDF 向量——sklearn 的 TfidVectorizer()）。...请务必在训练数据上训练向量化器对象，然后使用它来转换测试数据。 7. 模型选择 尝试一些分类模型以查看哪种分类模型最适合您的数据是个好主意。然后，您可以使用性能指标来选择最合适的模型进行优化。...添加少数类惩罚 分类算法有一个参数，通常称为“class_weight”，您可以在训练模型时指定该参数。这本质上是一个惩罚函数，如果少数类别被错误分类，将给予更高的惩罚以阻止错误分类。...欠采样多数类 上述方法的另一种方法是对多数类进行欠采样，而不是对多数类进行过采样。有些人可能会争辩说，如果你有数据，就不值得删除数据，但这可能是一个值得你自己尝试的选择。

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Pandas 2.2 中文官方教程和指南（十五）

在比较操作中，arrays.StringArray和由StringArray支持的Series将返回一个具有BooleanDtype的对象，而不是bool dtype 对象。...因此，一系列混乱的字符串可以被“转换”为一个具有相同索引的清理或更有用的字符串的系列或DataFrame，而不需要使用get()来访问元组或re.match对象。...方法摘要 方法 描述 cat() 连接字符串 split() 使用分隔符拆分字符串 rsplit() 从字符串末尾开始使用分隔符拆分字符串 get() 索引到每个元素（检索第 i 个元素） join()...在比较操作中，arrays.StringArray和由StringArray支持的Series将返回一个带有BooleanDtype的对象，而不是bool dtype 对象。...在比较操作中，由StringArray支持的arrays.StringArray和Series将返回一个具有BooleanDtype的对象，而不是bool dtype 对象。

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在30分钟内编写一个文档分类器

我使用了Python，找到的最简单的库是Bio及其用于这个特定数据库的模块Entrez。 我们导入模块，并配置email，这是必须的，这可以让他们跟踪每秒的请求数。...我们首先使用NLTK检索英语停用词词汇表，然后使用它过滤我们的标记。 最后，我们将处理的数据连接起来。 数据嵌入 如果你熟悉NLP问题，那么你知道处理文本数据时最重要的部分可能是向量表示，即嵌入。...(abs_df["abs_proc_res"]) 此时，我们有一个矩阵X，它对应于我们所有的向量化抽象。...支持向量机（SVM）是最简单的理解和实现方法之一。在nutshell中，它将尝试画一条线，尽可能多地将点与每个类分开。 我们还使用交叉验证来更好地表示度量。...预处理可能是模型中影响最大的部分。例如，我们可以尝试更复杂的算法，比如BERT，而不是使用TF-IDF。在模型方面，我们还可以尝试其他分类器，甚至可以堆叠多个分类器以获得更好的性能。

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使用scikit-learn解决文本多分类问题(附python演练)

一、问题描述 我们的问题是是文本分类的有监督问题，我们的目标是调查哪种监督机器学习方法最适合解决它。 如果来了一条新的投诉，我们希望将其分配到12个类别中的一个。...分类器假设每条新投诉都分配给一个且仅一个类别。这是文本多分类问题。是不是很迫不及待想看到我们可以做到什么程度呢！...我们还创建了几个字典对象保存类标签和Product的映射关系，供将来使用。...四、文本表示 分类器和学习算法没办法对文本的原始形式做直接处理，因为它们期望的输入是长度固定且为数值型的特征向量，而不是具有可变长度的原始文本。...（2） min_df 是一个单词必须存在的最小文档数量。 （3） norm设置为l2，以确保我们所有的特征向量是欧几里德范数为1的向量。

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pandas基础：使用Python pandas Groupby函数汇总数据，获得对数据更好地理解

因为已经指定“Transaction Date”列是一个类似datetime的对象，所以我们可以通过.dt访问器访问这些属性，该访问器允许向量化操作，即pandas处理数据的合适方式。...，也允许使用正则元组，因此我们可以进一步简化上述内容： 图7 按多列分组 记住，我们的目标是希望从我们的支出数据中获得一些见解，并尝试改善个人财务状况。...按支出类别拆分数据，结果实际上是一个DataFrameGroupBy对象。如果只是将其打印出来，则很难想象该对象是什么： 图9 好消息是，我们可以迭代GroupBy对象来查看其中的内容。...GroupBy对象包含一组元组（每组一个）。在元组中，第一个元素是类别名称，第二个元素是属于特定类别的子集数据。因此，这是拆分步骤。 我们也可以使用内置属性或方法访问拆分的数据集，而不是对其进行迭代。...例如，属性groups为我们提供了一个字典，其中包含属于给定组的行的组名（字典键）和索引位置。 图12 要获得特定的组，简单地使用get_group()。

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fast.ai 机器学习笔记（四）

然而，实际上，尤其是均方根误差的性质可能更多是理论上的而不是实际的，实际上，现在使用绝对偏差而不是平方偏差的和通常效果更好。所以在实践中，机器学习中的一切，我通常都会尝试两种。...也许开始用一些随机数，然后尝试使用随机梯度下降找到稍微更好的系数。 所以你会注意到这里一些重要的特征。r向量是一个秩为 1 的向量，其长度等于特征的数量。...所以我们现在要做的是，我们将使用这些独立变量，而不是在我们的逻辑回归中。 所以在这里。x_nb（x 朴素贝叶斯版本）是x乘以r。现在让我们使用这些独立变量进行逻辑回归拟合。...这里一个有趣的见解是，Rossmann 可能在某种程度上犯了一个错误，设计这个比赛是一个可以使用外部数据的比赛。因为实际上，你并不能知道下周的天气或下周的谷歌趋势。...创建一个模型 现在我们可以创建我们的模型。要创建我们的模型，我们必须像在 Fast AI 中一样创建一个模型数据对象。

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R语言里面如何高效调试代码

R语言里面的某个对象不存在可能的原因有哪些呢 在R语言中，如果你试图访问一个不存在的对象，你会收到一个错误消息，比如 "object 'x' not found"。...例如，如果你正在处理关于苹果的数据，那么你可能想要将你的数据框命名为apple_data，而不是仅仅是data。 保持一致的命名规则：一致的命名规则可以帮助你记住你的变量名。...以下是一些常见的情况： 向量操作：如果你尝试将一个数字向量与一个字符向量进行数学运算，你会得到一个错误，因为这两种类型的向量不能进行数学运算。...c(1, 2, 3) + c("a", "b", "c") # 这会产生错误 数据框子集：如果你尝试使用一个字符向量来索引一个只有数字列名的数据框，你会得到一个错误。...例如，mean()函数期望其参数是数字，如果你给它一个字符向量，它会产生错误。 mean("a") # 这会产生错误 当你遇到这种类型的错误时，你应该首先检查你的对象的类型。

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如何构建一个智能文档查询助手？

前言 嵌入（embedding）是指将高维数据映射为低维表示的过程。在机器学习和自然语言处理中，嵌入通常用于将离散的符号或对象表示为连续的向量空间中的点。...）•分类（根据最相似的标签对文本字符串进行分类） 嵌入是一个浮点数（列表）的向量。...我们不再让算法预测一个介于1和5之间的任意值，而是尝试将评价的星级分类为5个桶，范围从1星到5星。...这些结果应该被视为存在现象的证据，而不是对您的用例的确切描述。请查看我们的使用政策[33]以获取更多详细信息和指导。 如果您有任何问题，请通过聊天联系我们的支持团队[34]，我们很乐意为您提供帮助。...•Milvus[41]，一个专为可扩展相似性搜索而构建的向量数据库•Chroma[42]，一个开源的嵌入存储库•Typesense[43]，快速的开源向量搜索•Zilliz[44]，由Milvus提供支持的数据基础架构

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CTR学习笔记&代码实现5-深度ctr模型 DeepCrossing -> DCN

DeepCrossing是最早在CTR模型中使用ResNet的前辈，DCN在ResNet上进一步创新，为高阶特征交互提供了新的方法并支持任意阶数的特征交叉。...https://github.com/DSXiangLi/CTR Deep Crossing Deep Crossing结构比较简单，和最原始的Embedding+MLP的模型结果相比，差异在于之后跟的不是全连接层而是残差层...不过能想到的一种是MLP学习的是高阶泛化特征，而ResNet做的identity mapping会保留更多的原始低阶特征信息，有点类似Wide&Deep又不完全是，因为输入已经是Embedding而不是原始的离散特征了...而Cross是Embedding的每一个元素和其余所有元素交互时共享一个权重w。...DCN已经很优秀，只能想到可以吐槽的点 对记忆信息的学习可能会有不足，虽然有ResNet但输入已经是Embedding特征，多少已经是泛化后的特征表达，不知道再加入Wide部分是不是会有提升。

2K111

nlp-with-transformers系列-02-从头构建文本分类器

，而label列是一个特殊的 ClassLabel 对象，其中包含有关类名及其到整数的映射的信息。...Word Tokenization 我们可以将文本拆分为单词并将每个单词映射为一个整数，而不是将文本拆分为字符。 从一开始就使用单词可以使模型跳过从字符中学习单词的步骤，从而降低训练过程的复杂性。...而不是我们开始时的 768 个！...唯一的细微修改是我们使用 AutoModelForSequenceClassification 模型而不是 AutoModel。...本练习的目标是检测以下情况之一： 错误标签:: 每个向数据添加标签的过程都可能存在缺陷。 注释者可能会犯错误或不同意，而从其他特征推断出的标签可能是错误的。

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搜索推荐算法挑战赛OGeek-完整方案及代码（亚军）

发现， 1.用户有可能会拼错prefix，如‘抖音’拼写成‘枓音’，分析发现，使用prefix的pinying会比中文大幅度减少不同值的出现次数，当然也有一部分不是拼写错误的，如痘印，所以最后我们中文和拼音的两部分特征都使用了...[item+'_jieba'] = pd.merge(dt,stat,how='left',on=item)[item+'_jieba'] return df df = get_cv_feature...经过调研，我们使用0.5sample构造CTR特征，主要目的是目的是为了削弱ctr的特征重要度。 5. 算法模型 对于此次比赛我们对传统机器学习模型以及深度模型都进行了尝试。 ? ?...TextCNN是经典的文本特征提取网络，TextCNN Concat模型 输入是tag，prefix，title，query_prediction(query_prediction对其进行拆分成10条，...主要进行了以上几种深度学习模型，经过试验对比，尝试3能取得最好的效果，但由于数据量不是特别大，并没有取得比LightGBM模型更好的效果，虽然该模型与LightGBM模型融合有所提高，但是作为NN模型在

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如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型？

这张图看似密密麻麻，非常混乱，实际上是一个非常好的迷宫指南。其中绿色的方框，是各种机器学习模型。而蓝色的圆圈，是你做判断的地方。 你看，咱们要处理类别问题，对吧？...X = df[['comment']] y = df.sentiment X 是我们的全部特征。因为我们只用文本判断情感，所以X实际上只有1列。...X.shape (2000, 1) 而y是对应的标记数据。它也是只有1列。 y.shape (2000,) 我们来看看 X 的前几行数据。 X.head() ? 注意这里评论数据还是原始信息。...词语没有进行拆分。 为了做特征向量化，下面我们利用结巴分词工具来拆分句子为词语。 import jieba 我们建立一个辅助函数，把结巴分词的结果用空格连接。...y_pred_snownlp = X_test.comment.apply(get_sentiment) 注意这里有个小问题。 SnowNLP 生成的结果，不是0和1，而是0到1之间的小数。

1.7K30

教程 | 如何通过Scikit-Learn实现多类别文本分类？

问题表述 该问题是监督式文本分类问题，我们的目标是调查哪种监督式机器学习方法最适合解决它。 当出现新投诉时，我们希望将其分配到 12 个类别中的一个。...文本表达 分类器和学习算法不能直接处理原始形式的文本文档，因为它们大多数都期望大小固定的数字特征向量而不是具有可变长度的原始文本文档。因此，在预处理步骤中，文本被转换为更易于管理的表达。...从文本中提取特征的一种常见方法是使用词袋模型：对于每个文档，我们案例中的投诉叙述、单词的出现（通常是频率）被考虑在内，而它们出现顺序则被忽略。...sublinear_df 设为 True 从而使用频率的对数形式。 min_df 是单词必须存在的最小文档数量。 norm 设为 l2，以确保我们所有特征向量的欧几里德范数为 1。...不是太寒酸！ 模型选择 我们现在准备尝试不同的机器学习模型，评估它们的准确性并找出潜在问题的根源。

1.4K90

基于xgboost+GridSearchCV的波士顿房价预测

提取特征后的特征矩阵.png 将特征处理后的特征矩阵赋值给变量X，代码如下： X = new_df.values 2.清除异常值 波士顿房价预测是kaggle网站上2016年的比赛。...cross_val_score方法需要4个参数，第1个参数是模型对象，第2个参数是特征矩阵X，第3个参数是预测目标值y，第4个关键字参数cv可以为整数或者交叉验证对象，此处因为样本数只有506个，所以得指定交叉验证对象...，而且实例化交叉验证对象的时候，必须设置关键字参数shuffle=True，如果不进行设置，会发生严重的错误，读者可以自己尝试一下。...cross_val_score方法需要4个参数，第1个参数是模型对象，第2个参数是特征矩阵X，第3个参数是预测目标值y，第4个关键字参数cv可以为整数或者交叉验证对象，此处因为样本数只有506个，所以得指定交叉验证对象...，而且实例化交叉验证对象的时候，必须设置关键字参数shuffle=True，如果不进行设置，会发生严重的错误，读者可以自己尝试一下。

3.9K30

PySpark教程：使用Python学习Apache Spark

Spark RDDs 使用PySpark进行机器学习 PySpark教程：什么是PySpark？ Apache Spark是一个快速的集群计算框架，用于处理，查询和分析大数据。...每个行业都围绕大数据展开，而大数据则涉及分析。那么让我们来看看使用Apache Spark的各个行业。 Media是向在线流媒体发展的最大行业之一。...为什么不使用Java，Scala或R？ 易于学习：对于程序员来说，Python因其语法和标准库而相对容易学习。而且，它是一种动态类型语言，这意味着RDD可以保存多种类型的对象。...RDD尝试通过启用容错分布式内存计算来解决所有问题。RDD是弹性分布式数据集的缩写。RDD是一种分布式内存抽象，它允许程序员以容错的方式在大型集群上执行内存计算。...我们必须使用VectorAssembler 函数将数据转换为单个列。这是一个必要条件为在MLlib线性回归API。

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支持向量机(SVM)算法

3.1.3 对于任何测试（要归类的）实例，带入以上公式，得出的符号是正还是负决定 3.1.4 特点 训练好的模型的算法复杂度是由支持向量的个数决定的，而不是由数据的维度决定的。...一个SVM如果训练得出的支持向量个数比较小，SVM训练出的模型比较容易被泛化。 3.2 线性不可分的情况 ? ? ?...数据集在空间中对应的向量不可被一个超平面区分开 3.2.1 两个步骤来解决： 利用一个非线性的映射把原数据集中的向量点转化到一个更高维度的空间中 在这个高维度的空间中找一个线性的超平面来根据线性可分的情况处理...根据先验知识，比如图像分类，通常使用RBF，文字不使用RBF 尝试不同的kernel，根据结果准确度而定 4....clf.fit(x, y) print(clf) # get support vectors print(clf.support_vectors_) # get indices of support

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