ML之NB、LoR:基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类
目录输出结果核心代码 输出结果数据集:Dataset之IMDB影评数据集:IMDB影评数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略 核心代码1. #1、读取数据并做一些基本的预处理(比如说把评论部分的html标签去掉等等) 2. def review_to_wordlist(review): 3. ''' 4. 把IMDB的评论转成词序列 5. ''' 6. ...

ML之NB、LoR:基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类
输出结果数据集:https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/88408004核心代码#1、读取数据并做一些基本的预处理(比如说把评论部分的html标签去掉等等)def review_to_wordlist(review): ''' 把IMDB的评论转成词序列 ''....

ML之NB&LoR:利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+TfidfVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测
输出结果设计思路核心代码tf = TfidfVectorizer( analyzer='word', ngram_range=(1,4),# stop_words=stop_words, max_features=150000)x_train,x_test,y_train,y_test = ....

ML之NB&LoR:利用NB(朴素贝叶斯)、LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析—五分类预测
输出结果设计思路核心代码x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x,y,random_state=1234)x_train = co.transform(x_train)x_test = co.transform(x_test)classifier = MultinomialNB()classifier.fit(x_train,y_tra....

ML之LoR&Bagging&RF:依次利用Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测——模型融合(二)
核心代码clf=RandomForestClassifier(n_estimators=500, criterion='entropy', max_depth=5, min_samples_split=2, min_samples_leaf=1, max_features='auto', bootstrap=False, oob_score=False, n....
ML之LoR&Bagging&RF:依次利用Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测——模型融合(一)
输出结果设计思路

ML之LoR&Bagging&RF:依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测——优化baseline模型
模型优化输出结果模型优化思路

ML之LoR&Bagging&RF:依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测(最全)(二)
核心代码clf_LoR = linear_model.LogisticRegression(C=1.0, penalty='l1', tol=1e-6)clf_LoR.fit(X, y)#LoR算法class LogisticRegression Found at: sklearn.linear_model.logisticclass LogisticRegression(BaseEstimat....
ML之LoR&Bagging&RF:依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测(最全)(一)
输出结果1、数据集可视化以及统计分析2、优化baseline模型ML之LoR&Bagging&RF:依次利用LoR、Bagging、RF算法对泰坦尼克号数据集 (Kaggle经典案例)获救人员进行二分类预测——优化baseline模型https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/867259903、模型融合ML之LoR&...

ML之LoR:基于LoR算法实现对非线性数据集点进行绘制决策边界
1、查看数据集import numpy as npfrom sklearn.datasets import make_moons #make_moons数据集可以生成一些非线性数据点import matplotlib.pyplot as plt# 手动生成一个随机的平面点分布,并画出来np.random.seed(0)X, y = make_moons(200, noise=0.20....

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