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使用scikit-learn解决文本多分类问题(附python演练)

清洗完毕后,以下是我们将要处理的前五行数据: from io import StringIO col = ['Product', 'Consumer complaint narrative'] df =...df[col] df = df[pd.notnull(df['Consumer complaint narrative'])] df.columns = ['Product', 'Consumer_complaint_narrative...从文本中提取特征的一种常用方法是使用词袋模型:对于每条文本样本,也即本案例中的Consumer_complaint_narrative,词袋模型会考虑单词的出现频率,但忽略它们出现的顺序。...为了训练有监督的分类器,我们首先将“Consumer_complaint_narrative”转变为数值向量。我们探索了诸如TF-IDF加权向量这样的向量表示。 2....在文本有了自己的向量表示之后,我们就可以来训练有监督分类器模型,并对那些新来的“Consumer_complaint_narrative”预测它们所属的“Product”。

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Python数据处理实战

对于这个项目,我们只需要其中的两栏 - “产品”和“消费者投诉叙述(Consumer complaint narrative)”。...“消费者投诉叙述(Consumer complaint narrative)作为我们的输入”,“产品”作为输出,即输入的类别 输入:Consumer_complaint_narrative(每一篇消费者投诉叙述内容作为一篇文档...清理完成后,可以展示前五行数据: from io import StringIO col = ['Product', 'Consumer complaint narrative'] df = df[col...] df = df[pd.notnull(df['Consumer complaint narrative'])] df.columns = ['Product', 'Consumer_complaint_narrative...从文本中提取特征的一种常见方法是使用词袋模型(bag of words model):对于每个文档,它是一个投诉叙述内容(a complaint narrative),出现的单词(通常是频率)被考虑在内

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JS

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JS代码混淆 | js 逆向系列

/UglifyJS/ https://github.com/LiPinghai/UglifyJSDocCN/blob/master/README.md 使用方法 npm install uglify-js...-g uglifyjs example.js -c -m --mangle-props -c 代码压缩 -m 代码混淆 --mangle-props 混淆属性名 -b 美化显示 // 原代码 const...JShaman https://www.jshaman.com/ JShaman 是国内公司开发的js代码加密商业产品 免费版可以直接使用 // 原代码 const person = { age...我们输出一下 这里我们就可以对比 eval packer 了,它只是简单的字符串替换,即使将原代码中的部分提取出来,通过数组、字典等各种形式存储、拼接、替换等,最终进行还原,这里面没有利用到复杂的语法以及js...console.log(c) 这次我们设计三个返回值,分别是函数定义、数值、字符串 看到这,我都蒙了,经过查询资料,我找到了两个维度的复杂的原因 JavaScript 中函数只能有一个返回值,你就说这玩意如果没学过 js

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