Youngzkai的博客

项目描述：首先用Excel对数据进行预处理，将英文字符替换成数字，对无关信息列删除，然后在Notekbook里面用pandas读取数据，数据格式和excel 是一样的。将前36列作为自变量想，37列的是否流失作为因变量y,并把原始数据按4:1分成训练集和测试集，再从sklearn.linear_model导入LogisticRegression模型，然后用fit(x,y)方法来拟合。用lr.s...

就是对龙王传说这本小，查找关键字，并且按照，权重的大小排序# coding: utf-8# In[1]:import jsonimport jiebaimport pandas as pdimport osimport codecsimport sysimport refrom sklearn.feature_extraction.text import CountVect...

项目描述：构建智能阅读模型主要通过两个方法来实现，第一个是TF-IDF的变种——TFC-ICF，TFC-ICF较于TF-IDF是将一个问题的所有答案看成一个整体，类比于TF-IDF文本分类的文件夹，问题的每一个回答类比于TF-IDF的文件夹里的每个文档。TFC是每个词所在句子的频率，叫类词频，ICF类比于逆文本率，叫倒类频率。作为衡量每个词在所有句子中的一个重要程度。利用sklearn里面的t...