brytlevson的博客

## 服装数据分析和文本分析（电商数据）版本2## 商品信息可视化与文本处理结果可视化展示数据包导入#启动： plotly交互启动jupyter notebook --NotebookApp.iopub_data_rate_limit=1.0e10

女性服装数据分析（电商数据）import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport seaborn as snscolor = sns.color_palette()data = pd.read_csv('Womens_Clothing.csv')# 查看数据结构data Unnamed: 0 Clothing ID Ag

用sk-learn实现一个简单的新闻的分类预测总结思路：数据处理1.采集数据，按照机器学习用的数据的需求然后进行数据清洗合并重构等；2.准备好停用词语料库；以上两点是之前已经处理好的数据，这里就不多做介绍了。构建特征工程构建特征，抽取所有的词作为特征以特征词在新闻中出现的次数为特征值构建特征矩阵和特征向量选择合适的模型进行训练（这里用到了朴素贝叶斯、逻辑回归，基本上效果差不多...