如何在Scikit-Learn文本CountVectorizer或TfidfVectorizer中保留标点符号？
我可以使用scikit-
learn中的文本CountVectorizer或TfidfVectorizer参数从文本文档中保留！，？，“和’的标点符号吗？
问题答案：
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问题内容： 我正在尝试使用scikit-learn’s计算一个简单的单词频率。 我期望它能回来。 问题答案： 在这种情况下，是dict，其中键是您找到的单词（功能），值是索引，这就是为什么它们是。看起来与您的计数很相似，很不幸：) 您需要使用该对象来获取计数 数组中的每一行都是原始文档（字符串）之一，每一列都是要素（单词），元素是该特定单词和文档的计数。您会看到，如果对每一列求和，则会得到正确的数
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问题内容： 我正在使用scikit- learn的当前稳定版本0.13。我正在使用class将线性支持向量分类器应用于某些数据。 在scikit-learn文档中有关预处理的章节中，我阅读了以下内容： 学习算法的目标函数中使用的许多元素（例如，支持向量机的RBF内核或线性模型的l1和l2正则化器）都假定所有特征都围绕零为中心并且具有相同顺序的方差。如果某个特征的方差比其他特征大几个数量级，则它可能
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scikit-learn 是一个 Python 的机器学习项目。是一个简单高效的数据挖掘和数据分析工具。基于 NumPy、SciPy 和 matplotlib 构建。 Installation 依赖 scikit-learn 要求: Python (>= 2.7 or >= 3.3) NumPy (>= 1.8.2) SciPy (>= 0.13.3) 运行示例需要 Matplotlib >= 1
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Introduction to Machine Learning with scikit-learn This video series will teach you how to solve Machine Learning problems using Python's popular scikit-learn library. There are 10 video tutorials tot
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问题内容： 我有五个输入到CountVectorizer的文本文件。为CountVectorizer实例指定min_df和max_df时，最小/最大文档频率到底是什么意思？是某个单词在其特定文本文件中的出现频率，还是整个整体语料库（5个txt文件）中该单词的出现频率？ 当min_df和max_df作为整数或浮点数提供时有何不同？ 该文档似乎没有提供详尽的解释，也没有提供示例来演示min_df和/或
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问题内容： scikit学习的快速SVM问题。训练SVM时，就像 有什么办法可以成为非数字类型的列表？例如，如果我想将向量分类为“猫”或“狗”，而不必使用某种外部查找表将“猫”和“狗”编码为1和2。当我尝试仅传递字符串列表时，我得到… 因此，看起来像只是推弦乐不起作用。有任何想法吗？ 问题答案： sklearn的最新版本能够使用字符串作为标签。例如：