卡方检验提取特征来对文本分类
count_vect = CountVectorizer()
X_train_counts = count_vect.fit_transform(corpus)
tfidf_transformer = TfidfTransformer()
X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_counts)
X_ch2
相关文章
- 1. 卡方检验用于文本分类中的特征提取
- 2. 文本分类学习 （四） 特征选择之卡方检验
- 3. 文本分类特征提取之Word2Vec
- 4. 文本分类学习 （五） 机器学习SVM的前奏-特征提取（卡方检验续集）
- 5. 特征选择 卡方检验
- 6. 卡方检验应用-特征选择
- 7. 卡方检验用于特征选择
- 8. 文本特征提取方法研究
- 9. 文本特征提取方法
- 10. 特征选择-卡方检验用于特征选择
- 更多相关文章...
- • Scala Trait(特征) - Scala教程
- • Scala 提取器(Extractor) - Scala教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • SpringBoot中properties文件不能自动提示解决方法
相关标签/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
相关文章
- 1. 卡方检验用于文本分类中的特征提取
- 2. 文本分类学习 （四） 特征选择之卡方检验
- 3. 文本分类特征提取之Word2Vec
- 4. 文本分类学习 （五） 机器学习SVM的前奏-特征提取（卡方检验续集）
- 5. 特征选择 卡方检验
- 6. 卡方检验应用-特征选择
- 7. 卡方检验用于特征选择
- 8. 文本特征提取方法研究
- 9. 文本特征提取方法
- 10. 特征选择-卡方检验用于特征选择