如何获取文本在GSDMM中属于某个主题的概率？
在GSDMM（Gibbs Sampling Dirichlet Multinomial Mixture）模型中，获取文本属于某个主题的概率可以通过以下步骤实现：
- 数据预处理：首先，对文本数据进行预处理，包括分词、去除停用词、词干化等操作，以便后续处理。
- 构建词袋模型：将预处理后的文本转化为词袋模型，即将每个文本表示为一个向量，向量中的每个维度代表一个词，词的值为该词在文本中的出现次数或者使用TF-IDF等方法进行权重计算。
- GSDMM模型训练：使用GSDMM模型对预处理后的文本数据进行训练。GSDMM是一种无监督的文本聚类算法，它基于Gibbs采样和Dirichlet多项式混合模型，可以将文本数据聚类成多个主题。
- 模型参数设置：在训练GSDMM模型之前，需要设置一些参数，包括主题数量、迭代次数、超参数等。这些参数的选择会影响到最终结果，需要根据实际情况进行调整。
- Gibbs采样：GSDMM模型使用Gibbs采样算法进行参数估计。在每次迭代中，对于每个文本，根据当前的主题分布和词袋表示，计算该文本属于每个主题的概率。具体计算方法是通过采样每个词的主题分布，然后根据采样结果计算文本属于每个主题的概率。
- 主题分配：根据计算得到的文本属于每个主题的概率，可以将文本分配给概率最高的主题。
- 结果解释：最终，可以根据文本分配的主题，对文本进行主题分类或者进行进一步的分析和应用。
需要注意的是，GSDMM模型是一种基于概率的无监督学习方法，它可以用于文本聚类、主题建模等任务。在实际应用中，可以根据具体需求选择合适的参数和方法，进行模型训练和结果解释。
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1回答
让我们假设我有一个LDA模型训练在一个文本的语料库上。我想知道，对于一个新给出的文件，哪一个是从语料库里藏起来的。但是，为了做到这一点，我想使用LDA提供的概率。
是否有可能用概率来衡量“相似性评分”？
我想使用经典的概率乘积公式会得到一个很低的值。我是NLP的新手，我对文学不太了解。
浏览 0提问于2022-07-17得票数 1
我有一个使用MALLET训练的LDA主题模型，但是我想计算两个文档之间的余弦相似度来获得相似度，但是我不确定我要计算哪个文件的余弦。
我的余弦相似度函数运行得很好，但我不确定我在MALLET中比较的是什么。
任何帮助都将不胜感激！
浏览 1提问于2017-04-07得票数 0
你好，我正在尝试制作几个小文本的主题模型，语料库是由一个社交网页上的评论组成的，我有以下的结构:首先，我列出了如下文件：
listComments = ["I like the post", "I hate to use this smartphoneee","iPhone 7 now has the best performance and battery life :)",...]
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=10,ngram_range=(1,3),analyzer='wo
浏览 3提问于2016-12-22得票数 1
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我正在为我的主题分类程序使用python进行我的scikit-learn。Scikit指标打印文档在类中的最高概率。但是，我想知道的是，当我向分类器提供输入文档X时，分类器将生成不同主题的向量。
生成的向量中的每个值都表示它属于某个主题的概率。则文档X将被分类为对应于最高概率( 88个值中的)的主题Y。我想知道probabilities.How最高的5个主题，而不是取最高的概率并将相应的主题分配给文档X。
model = LogisticRegression()
model = model.fit(matrix, label)
y_train_pred = model1.predict(ma
浏览 1提问于2016-02-01得票数 0
我最近安装了PredictionIO。
我想要实现的是：，我想对文本中包含的单词进行分类。，但是我如何将原始Tweets这样的数据导入PredictionIO呢？是否有可能让PredictionIO浏览内容并找到强有力的单词并将它们按类别进行排序？
我想得到的是:应该出现的Query for Boston Red Sox -->关键字是：baseball, Boston, sports, ...
浏览 0提问于2015-05-12得票数 1
下面，我创建了一个完全可重复的示例来计算给定DataFrame的主题模型。
import numpy as np
import pandas as pd
data = pd.DataFrame({'Body': ['Here goes one example sentence that is generic',
'My car drives really fast and I have no brakes',
'Your car is slow and need
浏览 0提问于2018-07-20得票数 4
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例如，如果主题A具有以下分布:单词A: 0.6，单词B: 0.3，单词C: 0.1。基于文档中包含单词C的事实，该文档已被归类为主题A。它没有其他单词(既不是来自主题A，也不是来自任何其他主题)。有没有什么指标告诉你，即使它被分配了主题A，它也是一个弱分配
浏览 56提问于2021-03-22得票数 0
在stm教程的第18页
绘制了预期的主题比例。
plot(poliblogPrevFit, type = "summary", xlim = c(0, .3))
其中poliblogPrevFit
poliblogPrevFit <- stm(documents = out$documents, vocab = out$vocab,
+ K = 20, prevalence =~ rating + s(day),
+ max.em.its = 75, data = out$meta,
+ init.type = "Spectral")
我试图找出如何在图
浏览 1提问于2019-03-12得票数 0
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据我所知，如果我在一个语料库上训练LDA模型，其中字典的大小是1000，主题的数目(K) = 10，对于字典中的每个单词，我应该有一个大小为10的向量，其中向量中的每个位置都是该单词属于特定主题的概率，对吧？
所以我的问题是一个单词，这个单词属于主题k的概率是多少，其中k可能是从1到10，我如何在gensim lda模型中获得这个值？
我使用的是get_term_topics方法，但它不能输出所有主题的所有概率。例如，
lda_model1.get_term_topics("fun")
[(12, 0.047421702085626238)],
但我想知道在所有其他话题中“乐趣
浏览 55提问于2017-03-17得票数 2
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我已经成功地实现了这个，我可以很好地看到这些主题，但是我如何恢复到这些主题形成的观察呢？我知道这是可能的，使用SAS企业矿工，但我不知道如何做到这一点。任何帮助都将不胜感激！谢谢。
浏览 4提问于2016-11-04得票数 1
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Logistic回归
、、、
我在MNIST数据集上用梯度下降+ L2正则化实现多项式logistic回归。我的训练数据是带有形状的数据(n_samples=1198，features=65)。在梯度下降的每一次迭代中，我采用权值和输入的线性组合，得到1198个活动(β^T* X)。然后，我通过softmax函数传递这些激活。但是，我很困惑如何在每次激活中获得超过10个输出类的概率分布？
我的权重被初始化为这样
n_features = 65
# init random weights
beta = np.random.uniform(0, 1, n_features).reshape(1, -1)
这是我目前的实现。
浏览 9提问于2020-10-05得票数 0
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我正在尝试解决一个用于学术目的的文本分类问题。我需要将推文分类为“云”、“冷”、“干”、“热”、“湿”、“飓风”、“冰”、“雨”、“雪”、“风暴”、“风”和“其他”等标签。训练数据中的每个推文都有针对所有标签的概率。说这条消息“已经可以告诉你这将是一个艰难的得分的日子。现在和昨天下午一样有风。”有21%的几率是热的，79%的几率是风的。我一直致力于分类问题，它预测它是风还是热或其他。但在这个问题中，每个训练数据都有针对所有标签的概率。我之前使用过mahout naive bayes分类器，它对给定的文本采用特定的标签来构建模型。如何将这些不同标签的输入概率转换为任何分类器的输入？
浏览 3提问于2013-10-07得票数 0
我正在使用gensim包中的LDA算法来查找给定文本中的主题。
我被问到，由此产生的主题将包括每个主题的不同单词，如果主题A中有‘猴子’这个词，那么其他的主题就不应该包括‘猴子’这个词在它的列表中。
到目前为止，我的想法是：多次运行它，每次都将前面的单词添加到停止单词列表中。
自: A)我甚至不确定在算法/逻辑上，这是正确的事情做。我希望有一种我不知道的方式来做它。( C)这是一个大型数据库，每次运行LDA大约需要20分钟(使用多核版本)。
问题：有更好的方法吗？
希望能得到帮助，
谢谢。
浏览 1提问于2015-08-12得票数 1
1回答
我希望使用Python获取文本的主题(或一组主要主题)。
到目前为止，我查看了nltk和scikit-learn的API，以确定是否存在这样的方法。然而，我发现的最好的事情是这个解释，它没有提到如何提取主要的主题。
有提供此功能的Python库吗？
浏览 4提问于2016-04-01得票数 0
介绍我正在从事一个涉及自然语言处理方法的社会科学研究项目。我为描述其内容的新闻文章分配多个标签(例如标签1：Blockchain，标签2：Democracy)。然后，我将通过几个Python情感包来运行它们，我将分析不同标签之间的相关性随时间的变化以及它们的情绪是什么样子的。
例如，如果我检索2006-2016年的文章，我希望在2008年之前不会看到任何关于Blockchain的文章，那么我会看到越来越多的与区块链相关的文章。在2014年推出Ethereum之后，我预计区块链标签和民主化标签之间的关联会越来越强，因为etc虚拟机可以促进“分散融资”、市场可及性、技术等。
我的学习目标之一是提高
浏览 0提问于2021-10-25得票数 2
如果我对狗和猫的图片进行Logistic回归分类。但是我在这个模型中输入了人的面部图片。然后，这个模型将对这张图片狗或猫进行分类。 如何在逻辑回归模型中处理这些错误数据？
浏览 20提问于2021-07-02得票数 0
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用于文本分类的SkLearn模型
、、、、
我有一个分类器多类，使用Sklearn库提供的LinearSVC模型进行训练。这个模型提供了一个decision_function方法，我将它与numpy库函数一起使用来正确解释结果集。
但是，我不明白为什么这个方法总是试图在每个possibles类之间分配总的概率(在我的例子中是1)。
我期望我的分类器有一个不同的行为。
我的意思是，例如，假设我有一小段文本，如下所示：
"There are a lot of types of virus and bacterias that cause disease."
但是我的分类器是用三种类型的文本训练的，比如“数学”，“历史”和“技
浏览 2提问于2020-04-28得票数 3
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机器学习中识别未训练项目的可能性
、、、、
已经训练了一个机器学习模型来识别动物和植物的名字。假设给出了一个汽车名称，可以说这个名称不属于动物或植物类别吗？如果可能，请提及实现此场景的方法或算法。
例如，如果给定“Lion”或“Coconut Tree”，模型将预测“Animals”或“Trees”类别。假设给定了'Audi‘，是否可以说给定的物品既不属于'Animals’也不属于‘Plant’？(注意:我听说机器学习模型将尝试适合这两个类别中的任何一个)。
浏览 11提问于2017-08-09得票数 0
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我需要演示贝叶斯垃圾邮件过滤器在学校。
为此，我想用GUI编写一个小型Java应用程序(这不是问题)。
在开始编写代码之前，我只想确保真正掌握了过滤器的概念。所以，我将描述我将要构建的内容以及我将如何编程，如果你能给我一个“竖起大拇指”或“拇指向下”，我将非常感激。
记住:这是一个简短的演示，只是为了演示。它不必是表演性的或其他什么的;)
我想这个程序有两个文本框。
在第一个部分，我想输入一个文本，例如
那只敏捷的棕色狐狸跳过那只懒惰的狗
然后，我想在这个字段下有两个“好”或“坏”的按钮。
当我按其中一个按钮时，程序会统计每个单词在每个部分的外观。
例如，当我输入以下文本时：
“你好
浏览 1提问于2015-01-03得票数 1
我正在为XGBoost使用sklearn包装器。我没有找到一个清晰的解释，说明predict_proba()输出的概率是如何计算出来的。
例如，在随机森林中，我知道它反映了属于这个类别的样本在所有树木的相关叶子中所占比例的平均值。
但是，在XGBoost中，我无法理解文档或代码中的计算。不是应该给每棵树不同的重量吗？
浏览 0提问于2017-03-19得票数 6
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滑雪板中nDCG的输入
、、、、
我无法理解sklearn：的输入格式
目前，我有以下问题:我有多个查询，每个查询的排名概率都已成功计算出来。但是现在的问题是计算测试集的nDcg，我想要对它使用sklearn。在链接上给出的示例
>>> y_true = [1, 0, 2]
>>> y_score = [[0.15, 0.55, 0.2], [0.7, 0.2, 0.1], [0.06, 0.04, 0.9]]
>>> ndcg_score(y_true, y_score, k=2)
1.0
据网站介绍，y_true是地面真理，y_score是probabilities.S
浏览 2提问于2018-04-23得票数 12
1回答
我正在尝试使用朴素贝叶斯构建文本分类器，这在我的测试数据上是相当成功的。我想要整合的一件事是处理不适合我训练模型的任何预定义类别的文本。
有没有人对如何做到这一点有想法？我正在考虑计算每个文档的置信度，例如，如果置信度< 80 %，它应该将数据标记为"N/A“。
到目前为止，这是我的代码：
df_train = pd.read_csv(__________)
text_clf = Pipeline([('vect', CountVectorizer()),
('tfidf', TfidfTransformer(
浏览 0提问于2021-04-16得票数 1
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我有一个数据集，包括酒店评论，评级，和其他功能，如旅行者类型，和字数的评论。我希望执行主题建模(LDA)，并使用从评论中派生的主题以及其他特性来识别最影响评级的功能(评级作为因变量)。
如果我想用线性回归来做这件事，这是否意味着我必须用派生的主题来标记每个评论？是否有办法在R中做到这一点，或者我必须手动标记每一次评审？(我对一般的文本挖掘和数据科学都是新手。)
浏览 1提问于2018-11-23得票数 1
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我有一个NLP任务，我正在用xgboost (R实现)来处理。
在描述我的怀疑之前，我会给你一些背景：
我有一个文档集，我使用术语x项矩阵聚类方法对其进行了主题发现。对于每个文档，我得到一个使用文档中的术语计算的主题评分(带有TfIdf评分)。然后，对于每一份文件，我以最高的分数开始讨论这个话题。
下面的步骤是创建一个模型，给定术语x文档得分矩阵和每个文档的最佳主题，预测最佳主题。
我尝试了两种不同的方法：
多类模型，其中主题与每个文档相关联；
一个与rest系列的模型，每个主题一个，其中每个文档被标记为属于或不属于一个主题。
以下是使用AUC的两种方法的结果：
i
浏览 0提问于2019-06-29得票数 2
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从语料库构建词库
、、
我正在开发一个自然语言处理应用程序。我有一篇文章描述了30个领域。每个域都定义了一个简短的段落来解释它。我的目标是从本文中构建一个词库，这样我就可以从输入的string中确定哪些域是相关的。文本约5000字，每个域用150个字描述。我的问题是：
我有足够长的文本来创建一个辞典吗？
我建立同义词库的想法是合法的，还是应该使用NLP库来分析我的语料库和输入字符串？
目前，我已经计算了按域分组的每个单词的出现总数，因为我首先想到的是索引方法。但我真的不知道哪种方法是最好的。有人在NLP和同义词库的建设方面都有经验吗？
浏览 1提问于2014-06-12得票数 2
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我的目标
我有一些新闻语料库，我想用LDA为每个新闻文档提取关键词，关键字也可以被称为标签，说明这个新闻是关于什么的。
我没有使用tf-idf，而是在互联网上搜索，并认为LDA可以更好地完成这项工作。
让我们预先定义一些术语：
“术语”= "word"：vocabulary"token"：实例的一个元素，该元素出现在document"topic"：多项分布中，该分布在表示某些concept"document"：文本的项上，对应于输入数据中的一行。
我对SAPRK LDA的看法
参考Spark：和我发现EMLDAOptimizer生
浏览 7提问于2020-03-16得票数 0
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从文本文档中查找主题
、、、、
我有一个文本文档，其中包含1000个医学白皮书的摘要。我想从那篇文章中找出主题。自聚类以来，除了文本聚类之外，任何其他建议都可以帮助我找到在集群中排列的关键字。我试着用python中的markovify库自动总结，但是它创建的摘要或句子没有多大意义。欢迎任何合适的建议。谢谢
浏览 0提问于2017-07-17得票数 1
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我在python中使用3种方法进行文本分类: kNN、朴素贝叶斯和支持向量机。我有三个班-简单，中等和艰苦。准确度很好。是否有方法检查新文本的确切值？经过标签编码0是容易的，1是中，2是硬。因此，根据新的文本，例如，它被归类为中等，但我想知道这是多么接近容易/困难。我的一些代码片段：
Train_X, Test_X, Train_Y, Test_Y = model_selection.train_test_split(
df['tokens'], df['class'], test_size=0.3, random_state=42)
Encoder
浏览 0提问于2020-04-29得票数 1
我想从一组电影字幕中提取主题，看看是否与观众的评分有任何关系。我已经考虑过创建一个DocumentTermMatrix，其中每个文档都是一部电影，而不是应用LDA来查找主题。然而，我从来没有对文档进行过分类，我也不知道如何找出一个主题是否比其他的更有可能得到好的评论。我想要创建一些图形化的东西，它既显示了主题的集群，也显示了它们与评级的关系。任何建议都是非常有用的！
浏览 0提问于2022-03-24得票数 1
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2回答
感谢您抽出时间来看这个问题。我最近从web上抓取了一些文本，并将输出保存为一个大约300页的.txt文件。我正在尝试实现LDA来构建主题，并且熟悉这样做的技术方面。
然而，我的问题是，LDA使用一个文件还是多个文件(即，如果我正在检查200封电子邮件，我是否需要进行标记化，删除停用词和双关语，并阻止大文件，然后在实施LDA之前将每个电子邮件另存为单独的.txt文件，或者我可以在一个文件中完成所有这些操作？
我现在面临的问题是，如果我将所有内容分解到单独的.txt文件中，文档的预处理将需要很长时间。有什么建议吗？非常感谢。
浏览 10提问于2013-10-28得票数 1
1回答
我在这里查看了hLDA模型：
我对生成模型是如何工作的有疑问。生成模型的输出是什么，以及如何在推理(Gibbs采样)阶段使用它。我把生成模型和推理部分搞混了，无法区分它们。
我是这个领域的新手，任何对阐明这一概念有用的参考文章或论文都将非常有用。
浏览 0提问于2016-10-31得票数 0
1回答
从大型文本语料库构建图表
、、、、
我得到了大量的文件，我应该对这些文件进行各种分析。由于文档将作为最终产品的基础，所以我考虑用这个文本语料库构建一个图表，每个文档对应于一个节点。
构建图形的一种方法是使用模型(如use )首先查找文本嵌入，然后在相似度超过给定阈值的两个节点(文本)之间形成一个链接。然而，我认为最好使用一种基于纯文本相似性度量的算法，即不将文本“转换”为嵌入的算法。和以前一样，如果两个节点(文本)的文本相似性超过了给定的阈值，我将在它们之间形成一个链接。现在，问题是:衡量两种文本相似性的最简单方法是什么，更复杂的方法是什么？我想先从这两篇文章中提取关键词，然后计算Jaccard索引。
任何关于如何实现这一目标的
浏览 0提问于2022-05-21得票数 1
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我需要制作UI many2one下拉列表，在那里我可以识别依赖于经理组角色的用户。
现在我有了下拉框：
test = fields.Many2one('res.groups', 'Purchase request type', default=_get_users, track_visibility='onchange')
我试着写一个函数，它可以识别所有依赖于manager组角色的用户。
def _get_users(self):
pickings = self.env['res_groups_users_rel'].s
浏览 35提问于2017-03-15得票数 1
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我目前正在做一些主题建模的事情(初学者)，我想使用mallet作为一些工具来让我理解这个领域，但是，我的问题是，我想训练一个基于1000个文档的模型，来构造一个模型，并在新的单个文档上使用该模型来生成其潜在的主题。
但是，就我读到的mallet教程而言，它总是说这个工具或API在文本语料库上很有用，这意味着它用于在几个文档中查找主题。
有没有一种方法可以基于模型(或从1000个文档中学习/构造的推理参数)找到单个文档上的主题？
有没有其他工具可以做到这一点？
非常感谢!
浏览 0提问于2013-07-11得票数 0
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我如何知道样本属于支持向量机Scikit-Learn的predict()函数预测的类的概率？
>>>print clf.predict([fv])
[5]
有什么功能吗？
浏览 2提问于2013-02-22得票数 30
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我在许多支持向量机书籍和技术论文中读到过，许多作者在为大多数文本分类任务选择线性核时都做了这样的假设。
他们说，由于文本分类问题中的数据已经存在于高维空间中，因此在尝试使用支持向量机对数据进行分类时，选择线性核来分离数据就足够了。
我对这个假设的理解如下：
在任何文本分类任务中，将被选择用于分类任务的特征(在许多情况下，我们在文档中查找的某些重要单词)的数量将主要是非常高的，这就是驻留在高维空间中的数据的含义。
我对假设的理解准确吗？如果不是，我希望有人能试着解释一下这个假设。
任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2012-07-30得票数 1
1回答
有许多教程如何使用ML在图像上打印顶部检测到的对象，例如
let request = VNCoreMLRequest(model: model) { [weak self] request, error in
guard let results = request.results as? [VNClassificationObservation],
let topResult = results.first else {
fatalError("unexpected result type from VNCoreM
浏览 0提问于2017-10-16得票数 1
1回答
获取新文档的主题概率分布
、、、
我有一个名为model的工作主题模型，具有以下设置：
model = LdaModel(corpus=corpus,
id2word=id2word,
num_topics=10,
random_state=100,
update_every=1,
chunksize=100,
浏览 1提问于2021-04-13得票数 0
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根据Mahout in Action
和k-均值一样，模糊的k-均值循环在数据集上，但是它没有给最近的质心分配向量，而是计算点到每个簇的关联程度。
如果不将向量分配给最近的质心，那么在下一次迭代中如何计算质心呢？
浏览 0提问于2012-04-09得票数 1
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我正在为NMF文本数据集群实现一个Python脚本。在我的工作中，我使用Scikit NMF实现，但据我所知，在Scikit中，NMF更像是一种分类方法，而不是一种聚类方法。 我已经开发了一个简单的脚本，在一些示例弧线上工作。我正在对它们进行预处理，并将其作为NMF的输入。根据我的教授分享的论文，我收到了一些集群，但我不知道如何可视化/呈现它们。 你们中有谁知道如何让这本书读起来更人性化？:) 主脚本代码如下： from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer
from sklearn.c
浏览 47提问于2019-01-31得票数 4
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我试着用这个来实现潜在的Dirichlet分配，但是得到重复的terms.How，我能从LDA获得唯一的术语吗？
图书馆(Tm)
装载所需包装: NLP
myCorpus <-语料库(VectorSource(tweet$text))
myCorpus <- tm_map(myCorpus，content_transformer(收费者))
removeURL <- function(x) gsub("http[^:space:]"，""，x)
myCorpus <- tm_map(myCorpus，content_transforme
浏览 6提问于2016-03-10得票数 1
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3回答
我知道聚类和分类在机器学习中的区别，但是我不理解文本分类和文档主题建模之间的区别。我可以使用文档上的主题建模来识别一个主题吗？我可以使用分类方法对这些文档中的文本进行分类吗？
浏览 0提问于2014-08-12得票数 30
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我已经训练了一个二进制分类任务。(第二节)并且有一个.h5模型。而且我有外部数据(这些数据从未用于培训或验证)。总共有20个样本属于这两个类。
preds = model.predict(img)
y_classes = np.argmax(preds , axis=1)
如果使用softmax作为最后的输出层，上述代码应该计算概率(preds)和类标签(0或1)。但是，preds只是0;1之间的一个数字，而y_classes总是0。
再回顾一下，用面积在0.75左右的平均AUC来评价模型。我可以看到，这20个样本的概率大多在0-0.15之间，其余的分别为0.74、0.51和0.79。
我该如
浏览 3提问于2020-06-25得票数 2
我已经使用了scikit-学习执行LDA主题建模，我最终想按整个语料库的显着性/频率对主题进行排序，但我不知道如何做到这一点。
我使用了幽门，虽然似乎没有办法提取频率和顺序，我需要创建特定的可视化。
这基本上是我到目前为止在主题建模方面所做的。
# Vectorize text data
vectorizer = countVectorizer()
tf = vectorizer.fit_transform(df)
# Fit LDA model
LDA = LatentDirichletAllocation(n_components = k)
LDA.fit(tf)
据我所知，最好的解决方
浏览 0提问于2021-07-28得票数 1
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亚马逊网络服务IoT开发人员指南解释说，设备影子可以通过发布到$aws/things/thing-name/shadow/update主题来更新。如何执行事物组的阴影更新(这样组内的所有事物都会更新为相同的所需状态)？我还没有找到任何关于这方面的文档。
浏览 19提问于2019-05-07得票数 0
4回答
我正在尝试解决一个文本分类问题。我有有限数量的标签来捕获我的文本数据的类别。如果传入的文本数据不适合任何标签，它将被标记为“其他”。在下面的示例中，我构建了一个文本分类器来将文本数据分类为“早餐”或“意大利语”。在测试场景中，我包含了两个不适合用于训练的标签的文本数据。这就是我面临的挑战。理想情况下，我希望模型说-“其他”代表“我喜欢徒步旅行”和“每个人都应该理解数学”。我该怎么做呢？
import numpy as np
from sklearn.pipeline import Pipeline
from sklearn.feature_extraction.text import Coun
浏览 1提问于2018-09-18得票数 5
from nltk.tokenize import RegexpTokenizer
from stop_words import get_stop_words
from gensim import corpora, models
import gensim
import os
from os import path
from time import sleep
tokenizer = RegexpTokenizer(r'\w+')
en_stop = set(get_stop_words('en'))
with open(os.path.join('
浏览 3提问于2016-10-21得票数 3
1回答
对数概率方程：
📷
示例：
记录患心脏病的几率->
0.8=2.5(Hypertension)+0.3(Gender)+0.06(Age)+15
这个方程是怎么解释的？
浏览 0提问于2022-04-05得票数 0
1回答
给定时间序列数据，我希望找到最适合的对数曲线。在Python或SQL中，有哪些好的库可以做到这一点？
编辑:具体地说，我正在寻找的是一个库，它可以拟合类似于sigmoid函数的数据，具有上下水平渐近线。
浏览 0提问于2010-09-21得票数 1
回答已采纳
我有一个由30行和5列组成的小数据集(4个特性和1个类)。分类器用于给出事件发生的可能性。因此，类变量给出了发生的概率。
如何测量分类器的不确定性和预测误差？
我读过一篇关于测量预测不确定性的这里文章。然而，它正在解决多类分类的问题！
浏览 0提问于2019-01-17得票数 1
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