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Python垃圾分类

最近大家都被垃圾分类折磨的不行,傻傻的你是否拎得清????自2019.07.01开始,上海已率先实施垃圾分类制度,违反规定的还会面临罚款。 为了避免巨额损失,我决定来b站学习下垃圾分类的技巧。...打开b站,搜索了下垃圾分类,上来就被这个标题吓(吸)到(引)了:在上海丢人的正确姿势。 当然,这里的丢人非彼丢人,指的是丢垃圾的丢。...点开发现,原来是一段对口相声啊,还是两个萌妹子(AI)的对口相声,瞬间就来了兴趣,阐述的是关于如何进行垃圾分类的。...独乐乐不如众乐乐,且不如用Python把弹幕保存下来,做个词云图?就这么愉快地决定了!...1 环境 操作系统:Windows Python版本:3.7.3 2 需求分析 我们先需要通过开发调试工具,查询这条视频的弹幕的 cid 数据。 拿到 cid 之后,再填入下面的链接中。

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多标签分类怎么?(Python)

一、基本介绍 首先简单介绍下,多标签分类与多分类、多任务学习的关系: 多分类学习(Multi-class):分类器去划分的类别是多个的,但对于每一个样本只能有一个类别,类别间是互斥的。...例如:分类器判断这只动物是猫、狗、猪,每个样本只能有一种类别,就是一个三分类任务。...常用的做法是OVR、softmax多分类 多标签学习(Multi-label ):对于每一个样本可能有多个类别(标签)的任务,不像多分类任务的类别是互斥。...二、多标签分类实现 实现多标签分类算法有DNN、KNN、ML-DT、Rank-SVM、CML,像决策树DT、最近邻KNN这一类模型,从原理上面天然可调整适应多标签任务的(多标签适应法),如按同一划分/近邻的客群中各标签的占比什么的下排序就可以做到了多标签分类...每一个分类器的预测结果将作为一个数据特征传给下一个分类器,参与进行下一个类别的预测。该方法的缺点是分类器之间的顺序会对模型性能产生巨大影响。

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分类战车SVM】附录:用PythonSVM模型

分类战车SVM (附录:用PythonSVM模型) 回复“SVM”查看本《分类战车SVM》系列的内容: 第一话:开题话 第二话:线性分类 第三话:最大间隔分类器 第四话:拉格朗日对偶问题...附录:用PythonSVM模型 转载请注明来源 ---- 本集目录为: 一、简化版SMO算法 二、LIBSVM包 1.简介 2.数据格式 3.安装 4.简单的使用方法...前面6集可以在微信公众号“数说工作室”(搜不到就搜微信号“shushuojun”)中回复“SVM1”(开题话)、“SVM2”(线性分类)、“SVM3”(最大间隔分类器)、“SVM4”(拉格朗日对偶问题)...以下摘自网络,数说君反正找了一台32位的系统,安装上了,64位的同学自己摸索摸索吧: ---- 1)从python官网上下载windows下的安装包python-2.7.3.msi并安装 2)打开IDLE...>>>y,x=svm_read_problem(‘testSet.txt’) (3)训练模型 我们用数据的前50条训练样本,后50样本作为预测样本,来看预测准确性。

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分类战车SVM】附录:用PythonSVM模型

本集目录为: 一、简化版SMO算法 二、LIBSVM包 1.简介 2.数据格式 3.安装 4.简单的使用方法 三、题外话 上一集介绍了SMO的算法原理,本集是《分类战车...前面6集可以在微信公众号“数说工作室”(搜不到就搜微信号“shushuojun”)中回复“SVM1”(开题话)、“SVM2”(线性分类)、“SVM3”(最大间隔分类器)、“SVM4”(拉格朗日对偶问题)...以下摘自网络,数说君反正找了一台32位的系统,安装上了,64位的同学自己摸索摸索吧: ---- 1)从python官网上下载windows下的安装包python-2.7.3.msi并安装 2)打开IDLE...>>>y,x=svm_read_problem(‘testSet.txt’) (3)训练模型 我们用数据的前50条训练样本,后50样本作为预测样本,来看预测准确性。...三、题外话 至此,“分类战车SVM”系列就完结了,各位同学有补充、修改的可以给数说君投稿,或者其他数据分析相关的干货都可以。

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如何用 Python 和深度迁移学习文本分类

本文为你展示,如何用10几行 Python 语句,把 Yelp 评论数据情感分类效果做到一流水平。 疑问 在《如何用 Python 和 fast.ai 图像深度迁移学习?》...用 Python 和 fast.ai 来迁移学习,你需要的,只是看懂说明书而已。 ? 下面,我们就来实际做一个文本分类任务,体会一下“通用语言模型微调”和深度迁移学习的威力。...在《如何用 Python 和 fast.ai 图像深度迁移学习?》一文中,我们提到了,建议使用 Google Compute Platform 。...这个过程,请参考我在《如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型?》...如果你忘了“歧视性学习速率”(discriminative learning rate)是怎么回事儿,请参考《如何用 Python 和 fast.ai 图像深度迁移学习?》一文的“微调”一节。

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如何用 Python 和 BERT 中文文本二元分类

因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 自然语言分类任务(还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习文本分类?》一文分享给你)。...让我们来对比一下,同样是分类任务,Scikit-learn 里面的语法结构是什么样的。...但是我真的懒得。我觉得自己被 Python 机器学习框架,特别是 fast.ai 和 Scikit-learn 宠坏了。...它是餐饮点评情感标注数据,我在《如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型?》和《如何用 Python 和循环神经网络中文文本分类?》中使用过它。...小结 讲到这里,你已经学会了如何用 BERT 来中文文本二元分类任务了。希望你会跟我一样开心。 如果你是个资深 Python 爱好者,请帮我个忙。 还记得这条线之前的代码吗? 能否帮我把它们打个包?

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如何用 Python 和 BERT 中文文本二元分类

因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 自然语言分类任务(还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习文本分类?》一文分享给你)。...让我们来对比一下,同样是分类任务,Scikit-learn 里面的语法结构是什么样的。...但是我真的懒得。我觉得自己被 Python 机器学习框架,特别是 fast.ai 和 Scikit-learn 宠坏了。...它是餐饮点评情感标注数据,我在《如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型?》和《如何用 Python 和循环神经网络中文文本分类?》中使用过它。...小结 讲到这里,你已经学会了如何用 BERT 来中文文本二元分类任务了。希望你会跟我一样开心。 如果你是个资深 Python 爱好者,请帮我个忙。 还记得这条线之前的代码吗? ?

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xgboost分类算法_python分类统计

今天我们一起来学习一下如何用Python来实现XGBoost分类,这个是一个监督学习的过程,首先我们需要导入两个Python库: import xgboost as xgb from sklearn.metrics...我们这个分类是通过蘑菇的若干属性来判断蘑菇是否有毒的分类,这个数据集中有126个属性,我们来看看数据集,我把数据集放到网盘上分享给大家:训练和测试数据集,密码:w8td。...后面的数据,我们以第一组数据为例,3:1表示数据包含了第三组特征,其他没有不包含的特征的数据,我们就没有在数据集中显示,所以也可以把每一行看做是一个向量,这和我之前有一篇博文“SVM文本分类详细操作流程...这个时候我们用训练集预测: train_preds = bst.predict(data_train) print ("train_preds",train_preds) 输出是: train_preds...以上就是我们用Python实现的xgboost分类模型的过程,希望对各位朋友有所帮助,本人能力有限,文中如有纰漏之处,还望各位朋友多多指教,如有转载,也请标明出处,谢谢。

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数据安全怎么:数据分类分级

前言 近期国家出台了《中华人民共和国数据安全法》草案篇,其中,从国家法律层面强调对数据要进行分级分类保护,那到底如何进行数据的分级分类保护呢?...目前国家层面的文章除了在今年2月27日发布的《工业数据分类分级指南(试行)》,并无其他国家层面的指导文件,但是分级分类这个词对于所有安全的同仁们并不陌生,国际上的ISO27001和NIST等规范皆有提及...1、制定数据分类分级管理制度 将数据分类分级工作落实到组织管理制度中,形成标准化,明确以下内容: 1)制度目的、范围 2)数据分类分级工作中涉及到的组织及职责 3)数据分类分级工作的原则 4)组织数据的具体分类概述...1)数据分类 a)用户数据分类 用户数据即公民个人信息类,这类数据在全球已经有了比较清晰的规范要求和说明,这点可以参考相关标准进行制定分类。...样例如下,仅供参考: 数据分类 数据分级 一级分类 二级分类 三级分类 G1 G2 G3 G4 G5 公司数据 人事数据 员工认证数据:账号密码、身份验证token √ 员工个人隐私数据

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如何用 Python 和 BERT 多标签(multi-label)文本分类

10余行代码,借助 BERT 轻松完成多标签(multi-label)文本分类任务。 疑问 之前我写了《如何用 Python 和 BERT 中文文本二元分类?》...复习一下,我在《如何用 Python 和深度迁移学习文本分类?》...我以二元分类任务举例,仅仅是因为它足够简单,便于说明。 你完全可以举一反三,直接使用它来多类别(multi-class)分类任务,例如三分类情感分析(正向、负向、中性)之类。...这时候,《如何用 Python 和 BERT 中文文本二元分类?》一文中其他的代码,都是可以复用的。 你只需要调整一下测量指标(Evaluation Metrics)。...这样一来,我们就可以把一个多标签分类问题,转化成6个二元分类问题。 解决了? 对。 很多论文,就是这么处理多标签分类任务的。 这样有问题吗? 有。

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Python 文件分类

文件分类应该是大家每天都在做的事情。假设现在有一大批文件(这一大批文件类型不定,也就是说有些是文本文件有些是二进制文件)都被放在了一个文件夹中,需要对它们进行一个分类,该如何迅速地完成?...下面我用最简单的例子为大家讲解如何快速完成文件分类的操作。 复制还是移动 文件分类就是把一个文件夹中的文件进行一个分类,每一个类对应一个文件夹。...如何分类 我这里就简单地按照不带扩展名的文件名分类,把相同的放在一个目录中,这个目录的名字就是不带扩展名的文件名,目录创建在 des_dir 下。...虽然 Python 有模块专门识别文件类型,模块就是——filetype 和 mimetypes,但是它对于不常见的扩展名(比如 .b 文件)就显得力不从心,因此,我们直接抛弃这种先读取后写入的方法。...shutil.copy 实际上,Python 对于文件复制操作已经有模块封装好了,直接调用即可——它就是模块 shutil 中的 copy 函数。

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如何用 Python 和循环神经网络(RNN)中文文本分类

疑问 回顾一下,之前咱们讲了很多关于中文文本分类的内容。 你现在应该已经知道如何对中文文本进行分词了。 你也已经学习过,如何利用经典的机器学习方法,对分词后的中文文本,分类。...本文咱们就来尝试,把之前学过的知识点整合在一起,用 Python 和 Keras 深度学习框架,对中文文本尝试分类。...数据 为了对比的便捷,咱们这次用的,还是《如何用Python和机器学习训练中文文本情感分类模型?》一文中采用过的某商户的点评数据。 我把它放在了一个 github repo 中,供你使用。...这个问题的答案,我在《如何用 Python 和深度迁移学习文本分类?》一文中已经为你介绍过,如果你忘记了,请复习一下吧。...小结 本文,我们探讨了如何用 Python 和循环神经网络处理中文文本分类问题。

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LASSO回归也可以用来单细胞分类

前面的 一个完美的单细胞亚群随机森林分离器是如何炼成的 有一个评价是这样的机器学习模型都是黑箱子,其实随机森林还好,它可以拿到具体的每个分类的重要的基因列表,有点类似于每个单细胞亚群的特异性高表达量基因...虽然随机森林已经是很完美了,但是机器学习的算法非常多,我们有必要多用几个看看效果,接下来就演示一下LASSO回归,它也可以用来单细胞分类。...仍然是简单的肉眼看了看,居然比前面的 一个完美的单细胞亚群随机森林分离器是如何炼成的 好一点哦,主要占比极低的树突细胞和血小板区分的比较好: 模型效果更好 当然了,如果是系统性学习过机器学习算法,理论上我们的这样的分类器应该是有评价指标...二项分布的极大似然估计 StatQuest生物统计学 - 机器学习介绍 StatQuest生物统计学 - 机器学习之ConfusionMatrix 另外推荐生信菜鸟团的《周日-鲍志炜专栏》 如果是是python

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