【Python机器学习及实践】进阶篇:流行库/模型实践

本文是Python机器学习的进阶实践,涵盖NLTK自然语言处理,深入探讨Word2Vec词向量技术,并介绍了XGBoost模型的应用。通过词袋法对文本进行特征向量化,使用Word2Vec寻找词汇间的相似度,最后展示了XGBoost在提升分类器性能方面的优势。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Python机器学习及实践——进阶篇:流行库/模型实践

1.自然语言处理包(NLTK)

使用词袋法(Bag-of-Words)对示例文本进行特征向量化

# 使用词袋法对示例文本进行特征向量化
sent1 = 'The cat is walking in the bedroom.'
sent2 = 'A dog was running across the kinchen.'

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

count_vec = CountVectorizer()

sentences = [sent1, sent2]

# 输出特征向量化后的表示
print(count_vec.fit_transform(sentences).toarray())
# 输出向量各个维度的特征含义
print(count_vec.get_feature_names())

使用NLTK对示例文本进行语言学分析

# 使用NLTK对示例文本进行语言学分析
import nltk
nltk.download()
# 对句子进行词汇分割和正规化,有些
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

镰刀韭菜

看在我不断努力的份上,支持我吧

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值