bert-as-service: Mapping a variable-length sentence to a fixed-length vector using BERT model 默认情况下bert-as-service只提供固定长度的特征向量，如果想要直接获取分类预测结果呢？ bert提供 ...
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2020-05-31 01:10:40
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏病患者的临床历史数据集，建立朴素贝叶斯心脏病分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病 ...
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2020-05-13 18:36:51
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主要涉及到的内容有：数据处理（对空白数据进行填充：Imputer）、自定义转换器、pipeline的编写以及采用SVC及RandomForestClassifier进行分类预测 采用的数据集来自Kaggle的坦克尼克号的预测（Titanic challenge ） 读取数据 import os TI ...
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2020-03-12 20:29:03
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决策树在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用。决策树是一种树状结果，它的每一个叶节点对应一个分类。构造决策树的核心问题是：在每一步如何选择适当的属性对样本做拆分。对于分类问题，从已知类标记的训练样本中学习并构造出决策树是一个自上而下，分而治之的过程。常见的决策树算法如下：ID3算法C4.5算法C ...
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2020-01-30 17:31:55
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使用XGBoost实现多分类预测的实践代码 import pandas as pd import numpy as np import xgboost as xgb from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.model_s ...
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2020-01-15 00:03:53
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数据分析与挖掘 学习&实战记录 从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势，并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型，提供预测性决策支持的方法、工具和过程，就是 数据挖掘 。 数据挖掘基础 数据挖掘基本任务 数据挖掘的基本任务包括利用分类预测、聚类分析、关联规则 ...
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2019-12-18 09:24:38
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1.分类与预测 分类与预测是预测问题的两种主要类型； 分类主要是：预测分类标号（离散属性）； 预测主要是：建立连续值函数模型，预测给定自变量对应的因变量的值。 实现过程 （1）分类 分类是构造一个分类模型，输入样本属性值，输出对应类别，将每个样本映射到预先定义好的类别。 分类模型，建立在已有类标记的 ...
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2019-12-16 17:37:43
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python分类预测模型的特点 模型 模型特点 位于 SVM 强大的模型,可以用来回归,预测,分类等,而根据选取不同的和函数,模型可以是线性的/非线性的 sklearn.svm 决策树 基于"分类讨论,逐步细化"思想的分类模型,模型直观,易解释 sklearn.tree 朴素贝叶斯 基于概率思想的简 ...
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2019-11-03 14:59:46
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分类于预测算法评价 分类与预测模型对训练集进行预测而得出得准确率并不能很好得反映预测模型未来得性能,为了有效判断一个预测模型得性能表现,需要一组没有参与预测模型建立得数据集并在该数据集上评价预测模型得准确率,这组独立耳朵数据集叫做测试集,模型预测效果评价,通常用相对绝对误差,平均绝对误差,均方误差, ...
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2019-11-03 12:31:03
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决策树: 决策树方法在分类,预测,规则等领域有这广泛的应用,20世纪70年代后期和80年代初期,机器学习研究者提出了ID3算法后,决策树在机器学习,数据挖掘领域取得极大的发展,后来又有了c4.5,成为新的监督学习算法.1984年,几位科学家提出了CART分类算法,ID3和CART算法同时被提出,但都 ...
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2019-10-28 21:12:11
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