【Python实例第11讲】文本的核外分类
机器学习训练营——机器学习爱好者的自由交流空间（qq 群号：696721295） 这个例子显示scikit-learn怎样进行OOC(out-of-core)分类。所谓核外方法(OOC approach), 指的是从未经内存的数据学习。在这里，我们利用一个支持partial_fit方法的在线分类器学习。为了确保特征空间在不同的时刻仍是相同的，我们利用HashingVectorizer, 它把每个例
相关文章
- 1. 【Python实例第11讲】文本的核外分类
- 2. 【Python实例第28讲】核主成分
- 3. 【Python实例第21讲】确定类个数的silhouette分析法
- 4. 【Python实例第19讲】图像分割的谱聚类
- 5. python实现文本分类
- 6. 【Python实例第35讲】高斯过程分类：Iris数据集
- 7. python实例讲解-python实例讲解
- 8. 【Python实例第26讲】一个主成分的例子
- 9. 【Python实例第32讲】一个分类分数的置换检验
- 10. python 实现中文文本分类
- 更多相关文章...
- • C# 文本文件的读写 - C#教程
- • XML DOM 实例 - XML DOM 教程
- • Kotlin学习（二）基本类型
- • Docker容器实战(八) - 漫谈 Kubernetes 的本质
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。
最新文章
欢迎关注本站公众号,获取更多信息
