countvectorizer

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蟒蛇sklearn使用不僅僅是計數功能的幼稚bayes學習

首先，我是新的python和nlp /機器學習。 現在我有以下代碼： vectorizer = CountVectorizer( input="content", decode_error="ignore", strip_accents=None, stop_words = stopwords.words('english'), tokenizer=

python scikit-learn nlp naivebayes countvectorizer 2016-11-28

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Sklearn：「海峽」對象沒有屬性「讀」

我想用Sklearn向量化在一個大的CSV文件我的數據，我用下面的代碼： 第一次嘗試： from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer vectorizer = CountVectorizer(input='file', stop_words = 'english', ngram_range=(1,2)) vector

python scikit-learn countvectorizer 2016-10-20

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如何使用Scikit學習CountVectorizer？

我有一套單詞，我必須檢查它們是否出現在文檔中。 WordList = [w1, w2, ..., wn] 另一組文件列表，我必須檢查這些單詞是否存在。 如何使用scikit學習CountVectorizer使長期文檔矩陣的特徵從WordList只有單詞和每行表示不帶任何的時間每個特定的文件從給定的列表在各自的列中的詞出現？

python-3.x scikit-learn countvectorizer 2016-12-12

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Pyspark - 總和多個稀疏向量（CountVectorizer輸出）

我有一個數據集，其中包含約30k個獨特文檔，因爲它們中包含特定關鍵字，所以被標記。數據集中的一些關鍵字段是文檔標題，文件大小，關鍵字和摘錄（圍繞關鍵字50個字）。這些〜30k獨特文檔中的每一個文檔都有多個關鍵字，每個文檔在每個關鍵字的數據集中都有一行（因此，每個文檔都有多行）。這是在把原始數據的重點領域可能是什麼樣子的樣本： Raw Data Example 我的目標是建立一個模型，對於某些出現次

python apache-spark pyspark tf-idf countvectorizer 2016-10-27

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