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用Python对用户评论典型意见进行数据挖掘

用户体验的工作可以说是用户需求和用户认知的分析。而消费者的声音是其中很重要的一环,它包含了用户对产品的评论,不管是好的坏的,都将对我们产品的改进和迭代有帮助。另外任何事情都要考虑金钱成本和人力成本,因此我希望能通过机器学习的算法来辅助分析,对用户的评论数据进行提炼和洞察。 一、数据获取和清洗 现在爬虫泛滥,网络公开数据的获取并不再是一个难题。简单点可以利用一些互联网的爬虫服务(如神箭手、八爪鱼等),复杂点也可以自己写爬虫。这里我们用爬虫来获取京东的评论数据。相对于亚马逊而言,京东比较坑。第一个坑是京东的反

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一文看尽小米发布会:小米8售价2699元,而且还有透明版!

小米竟然一口气发布了7款新品。 今天下午两点,小米新品发布会在深圳拉开帷幕。 “有人问我,你们为什么在深圳开发布会?我说友商在这里。”发布会一开场,雷军就开了个玩笑。可以看出,雷军胖了,但是很高兴。 近3个小时的发布会,新品多多,应接不暇。具体什么情况,镁客网带你一文打尽。 小米8周年代表作 备货几十万台 “我是小米8,我为8周年代表作而奋斗。” 这是小米8的宣传口号。 刘海屏 作为一款全面屏手机,小米同样因解决不了技术问题,为小米8配置了一个屏占比达86.68%“刘海屏”。唯一与其他同类手机不同的是,小米

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mobilenet改进_常用的轻量化网络

最近出了一篇旷视科技的孙剑团队出了一篇关于利用Channel Shuffle实现的卷积网络优化——ShuffleNet。我关注了一下,原理相当简单。它只是为了解决分组卷积时,不同feature maps分组之间的channels信息交互问题,而提出Channel Shuffle操作为不同分组提供channels信息的通信的渠道。然而,当我读到ShuffleNet Unit和Network Architecture的章节,考虑如何复现作者的实验网络时,总感觉看透这个网络的实现,尤其是我验算Table 1的结果时,总出现各种不对。因此我将作者引用的最近几个比较火的网络优化结构(MobileNet,Xception,ResNeXt)学习了一下,终于在ResNeXt的引导下,把作者的整个实现搞清楚了。顺带着,我也把这项技术的发展情况屡了一下,产生了一些个人看法,就写下这篇学习笔记。

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