这个问题在这里已经有了答案:Howtocomputethesimilaritybetweentwotextdocuments?(13个答案)关闭6年前。我有2个文本如下文本1:约翰喜欢苹果Text2:Mike讨厌橙色如果检查以上2个文本，它们在句法上相似，但在语义上具有不同的含义。我要找1)2个文本之间的句法距离2)2个文本之间的语义距离我是NLP的新手，有什么方法可以使用nltk来做到这一点吗？
请不要将此标记为howtocallpythonandsklearnfrommatlab?的重复项因为这个问题在我看来没有得到真正的回答。我认为自MatlabReleaseR2014b以来，有可能directlyusepythonfrommatlab.简而言之，你只需要将py放在python调用的前面。我的设置(在使用命令pyversion('PATH_TO_PYTHON')为matlab提供python路径后，运行正常。我什至可以使用dask多处理。非常酷。对于例如，执行py.dask.distributed.Client结果PythonClientwithproperties:asy
我正在尝试检测相关变量在DataFrame中的某些数据内线性变化的连续跨度。数据中可能有许多跨度可以满足这一点。我开始使用基于RobustlinearmodelestimationusingRANSAC的ransac.但是，我在使用示例数据时遇到问题。目标检测相关变量在数据中线性变化的连续跨度。待检测的跨度由20多个连续的数据点组成。所需的输出将是放置连续跨度的范围日期。玩具示例在下面的玩具示例代码中，我生成随机数据，然后设置数据的两个部分以创建线性变化的连续跨度。然后我尝试将线性回归模型拟合到数据中。我使用的其余代码(此处未显示)只是Robustlinearmodelestimati
如果在sklearn.linear_model中的任何线性模型中将归一化参数设置为True，是否会在评分步骤中应用归一化？例如:fromsklearnimportlinear_modelfromsklearn.datasetsimportload_bostona=load_boston()l=linear_model.ElasticNet(normalize=False)l.fit(a["data"][:400],a["target"][:400])printl.score(a["data"][400:],a["target"][400:])#0.24192774524694727l=
我想估算一个IV使用与年份、人口统计等虚拟变量的许多交互的回归模型。我找不到在Pandas中执行此操作的明确方法，我很好奇是否有人有提示。我正在考虑尝试scikit-learn和这个功能:http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures.html 最佳答案 我现在面临着类似的问题，我需要一种灵活的方式来创建特定的交互并查看StackOverflow。我遵循了@user333700上面评论中的提示，感谢他找
我正在尝试导入sklearn.model_selection。我尝试重新安装scikit-learn和anaconda，但仍然无法正常工作。这是我收到的错误信息:ImportErrorTraceback(mostrecentcalllast)in()4get_ipython().magic(u'matplotlibinline')5#fromsklearn.model_selectionimporttrain_test_split---->6importsklearn.model_selection/Users/Lu/anaconda/lib/python2.7/site-packag
假设我想使用LinearSVC对数据集执行k折交叉验证。我将如何对数据执行标准化？我读到的最佳做法是在训练数据上构建标准化模型，然后将该模型应用于测试数据。当使用简单的train_test_split()时，这很容易，因为我们可以这样做:X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,stratify=y)clf=svm.LinearSVC()scalar=StandardScaler()X_train=scalar.fit_transform(X_train)X_test=scalar.transform(X_test)clf.f
目前，我正在Sklearn中为我的不平衡数据实现RandomForestClassifier。我不太清楚RF在Sklearn中究竟是如何工作的。以下是我的担忧:根据文档，似乎没有办法为每个树学习器设置子样本大小(即小于原始数据大小)。但实际上，在随机森林算法中，我们需要得到每棵树的样本子集和特征子集。我不确定我们能否通过Sklearn实现这一目标？如果是，如何？下面是Sklearn中对RandomForestClassifier的描述。“随机森林是一种元估计器，它在数据集的各种子样本上拟合多个决策树分类器，并使用平均来提高预测准确性和控制过度拟合。子样本大小为始终与原始输入样本大小相同
我从scikit-learn开始，我正在尝试将一组文档转换为我可以应用聚类和分类的格式。我已经看到了有关矢量化方法的详细信息，以及用于加载文件和索引其词汇表的tfidf转换。但是，我有每个文档的额外元数据，例如作者、负责的部门、主题列表等。如何向向量化函数生成的每个文档向量添加特征？ 最佳答案 您可以使用DictVectorizer获取额外的分类数据，然后使用scipy.sparse.hstack将它们结合起来。 关于python-scikit-learn，将特征添加到向量化的文档集，我
序列化scikit-learn分类器的最有效方法是什么？我目前正在使用Python的标准Pickle模块来序列化textclassifier，但这会导致pickle大得惊人。序列化的对象可以是100MB甚至更大，这看起来太大了并且需要一段时间来生成和存储。我用Weka做过类似的工作，等效的序列化分类器通常只有几MB。scikit-learn是否可能在pickle中缓存训练数据或其他无关信息？如果是这样，我怎样才能加快和减少序列化scikit-learn分类器的大小？classifier=Pipeline([('vectorizer',CountVectorizer(ngram_rang
