更快的sklearn tf-idf向量器 - 腾讯云开发者社区

【AI100 导读】在这篇博客中，作者会向大家介绍如何以更有效的方式通过 Xeneta 进行营销，会训练一个机器学习算法，通过对于公司的描述来预测潜在客户的质量。...Scikit 学习中的字数矢量器给您提供了一个超级简单的方法来完成它： from sklearn.feature_extraction.text import Count Vectorizervectorizer...在这个例子中，矢量器包括了5000个在我们的数据集中最频繁出现的词汇，拒绝包含其他词汇。这个例子只包含很少的 BoW 矢量（35个）。（我们的有5000个之多。）...Tf-idf 转化最终，我们也应用 tf-idf 来进行转换。tf-idf 是词频与逆文档频率的缩写。这项技术可以调整你文档中出现的不同词汇的重要性。...简单来说就是用模型适应矢量化的训练数据，然后用转化方法将其转换。应用tf-idf后的矢量。

1.2K8 0

数据预处理 | 数据标准化及归一化

如GBDT的树是在上一颗树的基础上通过梯度下降求解最优解，归一化能收敛的更快，而随机森林本来就是通过减少方差提高性能的，树之间建立关系是独立的，不需要归一化概率模型不需要归一化树模型是通过寻找最优分裂点构成的...该估计器对每个特征分别进行缩放和转换，这样训练集中每个特征的最大绝对值将为1.0。它不会移动/中心数据，因此不会破坏任何稀疏性。这个标量器也可以应用于稀疏CSR或CSC矩阵。...在机器学习，训练模型时，工程师可能会向算法内添加噪声（如对抗训练），以便测试算法的鲁棒性。可以将此处的鲁棒性理解为算法对数据变化的容忍度有多高。...例如，两个l2-归一化后的TF-IDF向量的点积是向量的余弦相似度，是信息检索界常用的向量空间模型的基本相似度度量。...语法： sklearn.preprocessing.Normalizer(norm='l2', *, copy=True) 例： >>> from sklearn.preprocessing import

1.3K2 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

【NLP】入门（五）：TF-IDF（拓展篇）

前言在上篇博文【NLP】入门（四）：TF-IDF（代码篇）结尾处，博主曾留下疑问：除了搜索匹配之外，TF-IDF 还能干些什么有意思的事情呢？...再通过各种的召回策略，比如 TF-IDF/ElasticSearch 召回，得到候选答案，最后再做一些业务层面的过滤处理，才能到达你的搜索结果展示框里。...在这张巨大的二维表中，肯定每篇文章不一定会提及到所有词汇，这些不提及的词汇，我们当然可以不用存储。用 Skearn 模块的 Sparse Matrix 功能，能更快速，有效地计算和存储海量的数据。...导入 sklearn 包： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from sklearn.metrics.pairwise...上篇精讲：【NLP】入门（四）：TF-IDF（代码篇）我是，期待你的关注；创作不易，请多多支持；系列专栏：AI NLP

2252 0

观点 | 用于文本的最牛神经网络架构是什么？

我们还可以使用 tf-idf 加权或简单的计数推断出 n-gram。由于 sklearn 的向量器的输入是字符串，并给它一个整数符号 id 列表，因此我们必须重写默认预处理器和分词器。...from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer from sklearn.naive_bayes...import BernoulliNB, MultinomialNB from sklearn.pipeline import Pipeline from sklearn.svm import SVC...我们可以对此重用同样的向量器。...from sklearn.svm import SVC model = Pipeline([('vectorizer', vectorizer), ('model', SVC())]) 多层感知器又叫作

6747 0

手把手 | 如何在你的iPhone上建立第一个机器学习模型（Apple最新CoreML框架入门）

这两个框架库的区别在于，一个针对CPU优化而另一个针对GPU。这是因为有时在inference（推断）过程中CPU比GPU计算更快，而在training（训练）过程中几乎每次都是GPU计算更快。...建立基础模型我们使用sklearn中的LinearSVC建立基础模型。同时，我们提取短信文本的TF-IDF值作为模型特征。TF-IDF是自然语言处理中的一种方法，它基于唯一标识文档的词来分类文档。...如果你想要学习更多NLP和tf-idf的知识，你可以阅读这篇文章。...import TfidfVectorizerfrom sklearn.svm import LinearSVC #Build tf-idf vector representation of datavectorizer...这与sklearn中的 .predict() 函数相同。然后基于预测展示恰当的信息。但为什么需要tfidf()？记住我们基于文本的tf-idf表征来训练模型，因此我们的模型需要相同形式的输入。

2.7K6 0

用Python从头开始构建一个简单的聊天机器人(使用NLTK)

TF-IDF方法单词袋法的一个问题是，频繁出现的单词开始在文档中占据主导地位，但可能不包含那么多的“信息内容”。此外，它将给予长文件比短文件更大的权重。...TF-IDF可在科学知识学习中实施，具体如下：从sklearn.FeatureExpresaction.text导入TfidfVectorizer 余弦相似 TF-ID是一种应用于文本的变换，用于得到向量空间中的两个实值向量...关于TF-IDF和余弦相似的详细解释和实例，请参阅以下文件。现在我们对NLP进程有了一个基本的认识。现在是我们完成真正任务的时候了，那就是创建聊天机器人。...因此，我们首先导入必要的模块。 · 从Scikit学习库导入TFidf向量器将原始文档集合转换为TF-IDF矩阵。...从sklearn.FeatureExpresaction.text导入TfidfVectorizer · 另外，import余弦相似SICKIT学习库中的模块 from sklearn.metrics.pairwise

3.9K1 0

向现代JavaScript转型——发布、传输和安装现代 JavaScript以实现更快的应用程序

超过 90% 的浏览器能够运行现代 JavaScript，但传统 JavaScript 的流行仍然是当今 Web 性能问题的最大原因之一。...EStimator.dev 是一个简单的基于 Web 的工具，它可以计算网站在采用现代 JavaScript 语法后可实现的尺寸和性能改进。...它还可以比涉及两个编译步骤的传统解决方案更快，同时仍然为现代和旧版浏览器生成单独的捆绑包。这两套捆绑包设计为使用模块/无模块模式加载。...plugins: [new OptimizePlugin()], }; Optimize Plugin 可以比自定义 webpack 配置更快、更高效，后者通常单独捆绑现代和传统代码。...它还可以处理运行中的 Babel，并使用 Terser 以单独的针对现代和传统输出优化的设置，使捆绑包最小化。

2.7K18 5

数据挖掘：Python数据分析中的高级技术点

以下是一个使用PCA进行降维的示例：from sklearn.decomposition import PCA# 创建PCA对象pca = PCA(n_components=2)# 进行降维new_data...以下是一个使用K均值聚类进行聚类分析的示例：from sklearn.cluster import KMeans# 创建K均值聚类对象kmeans = KMeans(n_clusters=3)# 进行聚类...文本挖掘文本挖掘是从大量文本数据中提取有用信息和模式的过程。Python提供了丰富的文本挖掘工具和技术，如词袋模型、TF-IDF权重和主题建模等。...以下是一个使用TF-IDF权重进行文本挖掘的示例：from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer# 创建TF-IDF向量化对象vectorizer...以下是一个使用NetworkX进行网络分析的示例：import networkx as nx# 创建空的无向图G = nx.Graph()# 添加节点G.add_nodes_from([1, 2, 3]

3352 0

用Python开始机器学习：文本特征抽取与向量化

1、数据准备 Python的sklearn.datasets支持从目录读取所有分类好的文本。不过目录必须按照一个文件夹一个标签名的规则放好。...显然忽略掉这些词，词频记录的存储空间能够得到优化，而且构建速度也更快。把每个单词的词频作为重要的特征也存在一个问题。...TF-IDF就是把二者简单的乘在一起即可。这样，求出每个文档中，每个单词的TF-IDF，就是我们提取得到的文本特征值。 3、向量化有了上述基础，就能够将文档向量化了。...当然，在这里可以传递你自己的停用词list（比如这里的“movie”） 2、TF-IDF的计算。这里词频的计算使用的是sklearn的TfidfVectorizer。...这个类继承于CountVectorizer，在后者基本的词频统计基础上增加了如TF-IDF之类的功能。我们会发现这里计算的结果跟我们之前计算不太一样。

3K14 0

用机器学习方法对影评与观影者情感判定

比如说在这里，我们打算用在文本检索系统中非常有效的一种特征：TF-IDF(term frequency-interdocument frequency)向量。...每一个电影评论最后转化成一个TF-IDF向量。...对了，对于TF-IDF不熟悉的同学们，我们稍加解释一下，TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词(或者n-gram)对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。.../modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer.html 对了，再多说几句我的处理细节，停用词被我掐掉了，同时我在单词的级别上又拓展到...，逻辑回归在数据量大的情况下，要等到睡着…另外，要提到的一点是，因为我这里只用了2元语言模型(2-gram)，加到3-gram和4-gram，最后两者的结果还会提高，而且朴素贝叶斯说不定会提升更快一点，

1.3K4 0

机器学习实战（1）：Document clustering 文档聚类

import xml.etree.ElementTree as ET import pandas as pd import nltk from sklearn.cluster import KMeans...from sklearn.externals import joblib from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer from...最流行的技术是Tdidf向量器，它根据文档中的单词频率创建一个矩阵，这就是我们要使用的技术。值得一提的是，作为未来的工作，word2vec和doc2vec可能会更有效地表示项目之间的关系。...#Tf-idf tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.8, max_features=200000,min_df=0.2, stop_words='...我们用sklearn.manifold库中的t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）来实现。

4872 0

sklearn调包侠之朴素贝叶斯

文档处理朴素贝叶斯算法常用于文档的分类问题上，但计算机是不能直接理解文档内容的，怎么把文档内容转换为计算机可以计算的数字，这是自然语言处理（NLP）中很重要的内容。...TF-IDF方法今天我们简单讲解TF-IDF方法，将文本数据转换为数字。TF-IDF是一个统计方法，用来评估单个单词在文档中的重要程度。...实战——文档分类数据导入和TF-IDF 在sklearn中，通过load_files方法可以将子目录的名字转换为文档类别（target），将目录所有文档读入内存（data）。...='latin-1') X_train = vect.fit_transform(news_train.data) 模型训练朴素贝叶斯算法使用sklearn.naive_bayes模块中的MultinomialNB...from sklearn.metrics import confusion_matrix cm = confusion_matrix(y_test, pred) print(cm) ?

6445 0

python机器学习库sklearn——朴素贝叶斯分类器

，尽管在实践中 tf-idf 向量在预测时表现良好)的两大经典朴素贝叶斯算法之一。...the 20 newsgroups dataset 加载20个新闻组数据集为了获得更快的执行时间为第一个例子，我们将工作在部分数据集只有4个类别的数据集中： """ categories = ['alt.atheism...为了避免潜在的差异，它可以将文档中的每个单词出现的次数在文档的总字数的比例：这个新的特征叫做词频：tf tf-idf:词频-逆文档频率 """ from sklearn.feature_extraction.text...，然后使用transform()方法来将计数矩阵用tf-idf表示。...这两个步骤可以通过跳过冗余处理，来更快的达到相同的最终结果。

2.9K2 0

实战：手把手教你用朴素贝叶斯对文档进行分类

sklearn 机器学习包 sklearn 的全称叫 Scikit-learn，它给我们提供了 3 个朴素贝叶斯分类算法，分别是高斯朴素贝叶斯（GaussianNB）、多项式朴素贝叶斯MultinomialNB...什么是 TF-IDF 值呢？ TF-IDF 是一个统计方法，用来评估某个词语对于一个文件集或文档库中的其中一份文件的重要程度。...TF-IDF=0.005*0.5229=2.61e-3。很明显“bayes”的 TF-IDF 值要大于“this”的 TF-IDF 值。...如何求 TF-IDF 在 sklearn 中我们直接使用 TfidfVectorizer 类，它可以帮我们计算单词 TF-IDF 向量的值。...在这个类中，取 sklearn 计算的对数 log 时，底数是 e，不是 10。创建 TfidfVectorizer 的方法是： ? ?

1.5K2 0

基于机器学习的文本分类！

, 0, 0, 0, 0] 句子2：我喜欢上海转换为 [1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1] 可以利用sklearn的CountVectorizer来实现这一步骤...如果N取值为2，则句子1和句子2就变为：句子1：我爱爱北北京京天天安安门句子2：我喜喜欢欢上上海 2.4 TF-IDF TF-IDF分数由两部分组成：第一部分是词语频率(Term...五、考虑其他分类模型特征提取使用TF-IDF，与第三节中TF-IDF + RidgeClassifier的特征提取保持一致，再来看下其他几种分类算法的效果。...val_pred, average='macro')) 输出为0.846470490043. 5.2 SGDClassifier SGDClassifier使用mini-batch来做梯度下降，在处理大数据的情况下收敛更快...对比几种机器学习算法可以看出，在相同的TF-IDF特征提取方法基础上，用SVM得到的分类效果最好。

2.6K2 1

XGBoost 实现文本分类与sklearn NLP库TfidfVectorizer

CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn import metrics...好了进入正文 TfidfVectorizer 处理文本语言的主要中心思想也就是 TF-IDF (词频-逆文档频率)，由于本篇文章的重点是介绍该模块，所以不过多对 TF-IDF 说明，有需要的这里给出之前写的比较详细的文章可以参考...Tf 表示术语频率，而tf-idf表示术语频率乘以逆文档频率。这是信息检索中常用的术语加权方案，在文档分类中也有很好的用途。...用于计算项的 tf-idf 的公式是 tf-idf（d，t）= tf（t）* idf（d，t）。...tf-idf 矩阵【词向量稀疏矩阵—>标准化tf-idf】的效果，下面给出其部分参数。

2.7K7 1

文本挖掘（二）python 基于scikit-learn计算TF-IDF

参考链接： sklearn-TfidfVectorizer 计算过程详解百度百科-tf-idf CountVectorize和TfidVectorizer实例及参数详解 1、TF-IDF算法的基本讲解...计算方法：通过将局部分量（词频）与全局分量（逆文档频率）相乘来计算tf-idf，并将所得文档标准化为单位长度。文件中的文档中的非标准权重的公式，如图： ?...（2）计算逆文档频率逆文档频率（IDF） = log（词料库的文档总数/包含该词的文档数+1） 2、sklearn计算过程详解下面为sklearn.TfidfTransformer的计算过程，与百度百科的有些许区别...，及输出idf # coding:utf-8 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text...因为norm='l2'，所以tf-idf值会正则化，即每一行每一个字段的平方相加为1. ? 最后，这个是我们需要的idf值。 ?

4K1 0

使用scikit-learn计算文本TF-IDF值

一、TF-IDF介绍（一）术语介绍 TF-IDF（Term Frequency-InversDocument Frequency）是一种常用于信息处理和数据挖掘的加权技术。...formula1.png 其中，式中tfidfi,j 表示词频tfi,j和倒文本词频idfi的乘积。TF-IDF值越大表示该特征词对这个文本的重要性越大。...3 计算TF-IDF值根据公式：TF-IDF = 词频 * 逆文档频率 TF-IDF(中国) = 0.01 * 1 = 0.01 TF-IDF(石油) = 0.01 * 1.221 = 0.01221...TF-IDF(开采) = 0.02 * 1.7 = 0.0034 TF-IDF(的) = 0.05 * 0 = 0 通过计算结果可以发现，如果只选取一个关键词，则整篇文章是关于“开采”的；如果选取两个关键词...二、用scikit-learn计算TF-IDF值 from sklearn import feature_extraction from sklearn.feature_extraction.text

2.2K4 1

Python人工智能 | 二十三.基于机器学习和TFIDF的情感分类（含详细的NLP数据清洗）

TF-IDF的计算公式如下，式中TF-IDF表示词频TF和倒文本词频IDF的乘积，TF-IDF中权重与特征项在文档中出现的频率成正比，与在整个语料中出现该特征项的文档数成反比。...TF-IDF值越大则该特征词对这个文本的重要程度越高。...TF-IDF算法简单快速，结果也符合实际情况，是文本挖掘、情感分析、主题分布等领域的常用手段。...TF-IDF值采用矩阵数组的形式存储，每一行数据代表一个文本语料，每一行的每一列都代表其中一个特征对应的权重，得到TF-IDF后就可以运用各种数据分析算法进行分析，比如聚类分析、LDA主题分布、舆情分析等等...使用GPU或扩大内存解决四.基于逻辑回归的情感分类获取文本TF-IDF值之后，本小节简单讲解使用TF-IDF值进行情感分类的过程，主要包括如下步骤：对中文分词和数据清洗后的语料进行词频矩阵生成操作

5211 0

推荐系统之路 (2)：产品聚类

也就是说，如果你卖耳机，而你的三个竞争对手也卖相同品牌的耳机，那你的矩阵中会有很多重复的信息，而这无疑会拖慢你的工作速度。所以本文的目的是：实现相同或相似产品的跨商店识别。...为此，我们使用 2 个不同的向量器：CountVectorizer 和* *tf-idf Vectorizer。前者用 {0,1} 创建二元向量，后者根据单词在所有向量中的频率为每个单词分配一个权重。...在这里，我们用这两个向量器来找出对我们更有效的向量。下一步：文本聚类什么是文本聚类？文本聚类是在无标签数据中生成分组的过程，很多网站的「同类」新闻就是通过文本聚类完成的。...由于我们现有的解决方案无法正常工作，所以，我们决定构建自定义的聚类过程，以找到解决问题的办法。打破舒适圈：训练向量器当你训练向量器（vectorizer）时，它会学习给定句子中包含的单词。...例如，给定「Nike Capri Shoes」，向量器只学习这三个单词。这意味着当你转换其它产品时，除了那些包含一个单词或所有单词的产品外，其它产品的向量都会为 0。

8244 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

AI 行业实践精选：通过机器学习刺激销量——如何利用NLP挖掘潜在客户

数据预处理 | 数据标准化及归一化

【NLP】入门（五）：TF-IDF（拓展篇）

观点 | 用于文本的最牛神经网络架构是什么？

手把手 | 如何在你的iPhone上建立第一个机器学习模型（Apple最新CoreML框架入门）

用Python从头开始构建一个简单的聊天机器人(使用NLTK)

向现代JavaScript转型——发布、传输和安装现代 JavaScript以实现更快的应用程序

数据挖掘：Python数据分析中的高级技术点

用Python开始机器学习：文本特征抽取与向量化

用机器学习方法对影评与观影者情感判定

机器学习实战（1）：Document clustering 文档聚类

sklearn调包侠之朴素贝叶斯

python机器学习库sklearn——朴素贝叶斯分类器

实战：手把手教你用朴素贝叶斯对文档进行分类

基于机器学习的文本分类！

XGBoost 实现文本分类与sklearn NLP库TfidfVectorizer

文本挖掘（二）python 基于scikit-learn计算TF-IDF

使用scikit-learn计算文本TF-IDF值

Python人工智能 | 二十三.基于机器学习和TFIDF的情感分类（含详细的NLP数据清洗）

推荐系统之路 (2)：产品聚类

扫码

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

社区

活动

资源

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐