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。
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做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。
文本分类是一个监督学习的过程,常见的应用就是新闻分类,情感分析等等。...这次我们用python的scikit-learn模块实现文本分类。...从datasets获取到一般都是一个Bunch对象,Bunch是一种类似于python字典的格式,我们拿到任何一个数据集之后都可以探索数据集,输出Bunch对象的键keys看看有什么,看看数据集的描述,...卡方检验,卡方值描述了自变量与因变量之间的相关程度:卡方值越大,相关程度也越大,所以很自然的可以利用卡方值来做降维,保留相关程度大的变量。...理解了python文本分类了吗?
分类战车SVM (附录:用Python做SVM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Python做SVM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条做训练样本,后50样本作为预测样本,来看预测准确性。
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条做训练样本,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。
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 做图像深度迁移学习?》...用 Python 和 fast.ai 来做迁移学习,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 做图像深度迁移学习?》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 做图像深度迁移学习?》一文的“微调”一节。
= None,None elif len(x) == 5: Q_seq,K_seq,V_seq,Q_len,V_len = x #对Q、K、V做线性变换
因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务(还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类?》一文分享给你)。...让我们来对比一下,同样是做分类任务,Scikit-learn 里面的语法结构是什么样的。...但是我真的懒得做。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 和循环神经网络做中文文本分类?》中使用过它。...小结 讲到这里,你已经学会了如何用 BERT 来做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?
因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务(还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类?》一文分享给你)。...让我们来对比一下,同样是做分类任务,Scikit-learn 里面的语法结构是什么样的。...但是我真的懒得做。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 和循环神经网络做中文文本分类?》中使用过它。...小结 讲到这里,你已经学会了如何用 BERT 来做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? ?
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 做中文文本二元分类?》...复习一下,我在《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类?》...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,直接使用它来做多类别(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 做中文文本二元分类?》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。 这样做有问题吗? 有。
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做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
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做文本分类详细操作流程...这个时候我们用训练集做预测: 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。
.dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; ...
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。
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,做分类。...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 和深度迁移学习做文本分类?》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。
一、 存储模型 依据变量在内存中的组织分类。 Python的类型, 就象绝大多数其它语言一样,能容纳一个或多个值。...Python 类型 1. ...容器类型 列表、元组、字典 二、访问模型 根据访问我们存储的数据的方式对数据类型进行分类。...访问模型 分类 Python 类型 直接访问 ...更新模型 分类 Python 类型 可变类型
01 问题描述 这个SQL题来源于自己的 Python 学习交流群,具体是这样的:用一条SQL语句查询出每门课都大于80的学生姓名和总成绩。...02 解题思路 本人使用Python来解决这个问题,大概的思路如下: 首先筛选出课程成绩小于等于80的列(布尔选择)。 取这些列的学生姓名的唯一值。
按分类权重(区间)随机获取分类样本 By:授客 开发环境 win 10 python 3.6.5 需求 活动抽奖,参与抽奖产品有iphone, 华为,小米,魅族,vivo,三星手机,要求为这些不同品牌的手机设置被抽奖的概率.../usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = 'shouke' import random def get_sample_by_rate...注意 为啥可以用python的randowm函数来实现这个需求?那是因为python的random函数是平均分布函数,产生的随机数是等可能的。
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,它也可以用来做单细胞分类。...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
01 Intro 本篇文章来细说CNN在NLP中的一大应用————句子分类。通过Yoon Kim的论文介绍一个应用,分析代码,并重构代码。...github(https://github.com/applenob/CNN_sentence),另附io博文地址(https://applenob.github.io/cnn_sc.html) 传统的句子分类器一般使用...1、加载数据集 python process_data.py /home/cer/Data/GoogleNews-vectors-negative300.bin output: loading data...2、跑模型(使用预先加载的word2vec,并且不改变)注:为了便于显示cv个数从10减到2 THEANO_FLAGS=mode=FAST_RUN,device=gpu,floatX=float32 python...Using gpu device 0: GeForce GTX 960M (CNMeM is disabled, cuDNN not available) /home/cer/anaconda2/lib/python2.7
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