Публикации по теме 'python'
Начало работы с НЛП: токенизация, матрица терминов документа, TF-IDF
Применение основных техник НЛП для классификации текста твитов: настоящие или фальшивые?
В этом посте мы продолжаем описывать некоторые традиционные методы решения задачи обработки естественного языка, классификации текста.
Это простой и быстрый в создании классификатор текста, основанный на традиционном подходе к проблемам НЛП. Следующие шаги:
описать процесс токенизации как построить матрицу терминологического документа (используя некоторые методы, такие как подсчет слов и TFIDF) в..
Советы автостопщика по эффективному использованию массивов Python NumPy
Советы автостопщика по эффективному использованию массивов Python NumPy
Если вы используете Python для анализа данных, значит, вы использовали NumPy или, должно быть, слышали об этом. Большая часть статистического анализа, который требует хранения данных в памяти, использует NumPy.
Если вы новичок в NumPy, я настоятельно рекомендую прочитать мой предыдущий пост Автостопом по массивам Python NumPy , чтобы получить общее представление об использовании NumPy.
В этом посте я расскажу..
Использование словаря Python на профессиональном уровне
Словарь - это очень универсальная структура данных, которую Python предлагает вместе со списком, кортежем, набором и строкой. В этом блоге я покажу вам, как вы можете приспособить Словарь к различным сценариям использования.
Словарь хранит данные в парах "ключ-значение". Вы инициализируете словарь как:
>>> temp = {}
#or
>>> temp = dict()
Проверьте тип температуры, он должен сказать вам тип «dict».
>>> type(temp)
<class 'dict'>
Давайте быстро..
Избегайте этих 8 ошибок перед обучением модели машинного обучения
Эти 8 советов помогут вам обнаружить ошибки перед обучением модели машинного обучения.
Одно из наиболее распространенных заблуждений в машинном обучении заключается в том, что инженеры по машинному обучению получают набор данных CSV и большую часть времени тратят на оптимизацию гиперпараметров модели.
Если вы работаете в отрасли, вы знаете, что это далеко не так. Инженеры машинного обучения тратят большую часть времени на планирование того, как построить обучающий набор, который..
Лучшие открытые и бесплатные репозитории/библиотеки Python для обнаружения пользовательских объектов
Обнаружение объектов — это компьютерная технология, связанная с компьютерным зрением и обработкой изображений, которая обнаруживает экземпляры семантических объектов определенного класса в цифровых изображениях и видео.
В сегодняшней статье мы поговорим о шести пользовательских проектах по обнаружению объектов с открытым исходным кодом, которые помогут улучшить ваши навыки в области компьютерного зрения и обработки изображений.
Примечание. В этой статье мы поговорим о некоторых..
Машина опорных векторов
Глубокое погружение в модель SVM
В этом посте мы обсудим использование опорных векторных машин (SVM) в качестве модели классификации. Мы начнем с изучения идеи, лежащей в основе этого, воплотим эту идею в математическую задачу и воспользуемся квадратичным программированием (QP) для ее решения.
Начнем с анализа интуиции, лежащей в основе модели. Цель алгоритма линейной классификации - разделить входное пространство на области, помеченные разными классами. Таким образом, мы можем..
Аутентификация Django с помощью только электронной почты и пароля (имя пользователя не требуется!)
Django поставляется с множеством вещей из коробки, поэтому я люблю его использовать. Процесс аутентификации по умолчанию требует, чтобы люди выбирали уникальное имя пользователя при регистрации, что может быть бессмысленным для некоторых типов сайтов.
Если я работаю над проектом Django, в котором социальная авторизация не имеет смысла, я использую настраиваемую модель пользователя, чтобы убедиться, что люди могут зарегистрироваться, используя только адрес электронной почты и пароль. Это..
