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詹惠儿

python如何定义清理操作

想想你总是希望程序做的任务，无论是完美运行还是引发任何类型的错误。例如，我们使用try语句，它有一个可选子句 -“finally”来执行清理操作，必须在所有条件下执行。清理操作：在离开try语句之前，始终执行“finally”子句，无论是否引发任何异常。这些条款旨在定义必须在所有情况下执行的清理行动。每当发生异常并且没有由except子句处理时，首先最终会发生，然后将错误引发

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詹惠儿

什么时候使用特征缩放？

真实世界数据集包含大小，单位和范围变化很大的特征。当特征的尺度不相关或误导时应该执行标准化，而当尺度有意义时不应该标准化。使用欧氏距离测量的算法对幅度敏感。这里的特征缩放有助于平等地权衡所有特征。形式上，如果数据集中的某个特征与其他特征相比规模较大，则在测量欧几里德距离的算法中，这个大尺度特征变得占主导地位，需要进行标准化。特征缩放很重要的算法示例1. K-Means使用欧几里德距离

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詹惠儿

数据预处理的特征缩放是什么

特征缩放或标准化：这是数据预处理的一个步骤，它应用于独立变量或数据特征。它基本上有助于规范化特定范围内的数据。有时，它还有助于加快算法中的计算速度。使用的库：sklearn.preprocessing进口： from sklearn.preprocessing import StandardScaler公式标准化中使用的公式用Z分数替换值。大多数Fit方法用于特征缩放

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詹惠儿

python如何利用NLP对文本进行分析（6）

第7步：使用带有属性X_test的.predict（）方法来确定最终结果# Predicting the Test set results y_pred = model.predict(X_test) y_pred 注意：随机森林的准确度为72％。（在进行不同测试尺寸的实验时可能会有所不同，此处= 0.25）。步骤8：要知道准确性，需要混淆矩阵。混淆矩阵是一个2X2矩阵。

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詹惠儿

python如何利用NLP对文本进行分析（5）

第5步：将语料库分为训练和测试集。为此，我们需要来自sklearn.cross_validation的class train_test_split。拆分可以是70/30或80/20或85/15或75/25，这里我通过“test_size”选择75/25。X是单词包，y是0或1（正面或负面）。# Splitting the dataset into # the Training set an

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詹惠儿

python如何利用NLP对文本进行分析（4）

为此，我们需要CountVectorizer classsklearn.feature_extraction.text。我们还可以设置最大数量的功能（最大功能，这些功能最有助于通过属性“max_features”）。对语料库进行训练，然后将相同的变换应用于语料库“.fit_transform（语料库）”，然后将其转换为数组。如果评论是肯定的或否定的，答案在第二列：dataset [：，1]：所有

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詹惠儿

python如何利用NLP对文本进行分析（3）

示例：在应用上面的代码之前和之后（reviews => before，corpus => after）第3步：标记化，涉及从文本正文中分割句子和单词。第4步：通过稀疏矩阵制作单词包在数据集中获取所有不同的评论单词，而不重复单词。每个单词一列，因此会有很多列。行是评论如果评论数据集的行中有单词，那么单词的列数将出现在单词列下的单词行中。

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詹惠儿

python如何利用NLP对文本进行分析（2）

第2步：文本清理或预处理删除标点符号，数字：标点符号，数字对给定文本的处理过程没有多大帮助，如果包含它们，它们只会增加我们将作为最后一步创建的单词包的大小并降低算法的效率。词干：扎根这个词将每个单词转换为小写：例如，在不同的情况下使用相同的单词是无用的（例如'good'和'GOOD'）。# library to clean data import re # Natural L

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詹惠儿

python如何利用NLP对文本进行分析（1）

自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域,这个算法可以很容易地应用于任何其他类型的文本，如将书分类为浪漫，摩擦，但是现在，让我们使用餐厅评论数据集来审查消极或积极的反馈。它是机器学习的一个分支，它涉及分析任何文本和处理预测分析。下面主要分步骤进行讲解自然语言处理算法。步骤1：将设置分隔符的数据集导入为'\ t'，因为列被分隔为制表符空间。评论及其类别（0或1）不是由任何其他符

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python如何利用NLP对文本进行分析（1）

自然语言处理（NLP）是计算机科学和人工智能领域,这个算法可以很容易地应用于任何其他类型的文本，如将书分类为浪漫，摩擦，但是现在，让我们使用餐厅评论数据集来审查消极或积极的反馈。它是机器学习的一个分支，它涉及分析任何文本和处理预测分析。下面主要分步骤进行讲解自然语言处理算法。步骤1：将设置分隔符的数据集导入为'\ t'，因为列被分隔为制表符空间。评论及其类别（0或1）不是由任

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PGC123

如何启用sccott 用户？

如何启用sccott 用户？答; 首先激活用户即给sccott用户解锁[语法格式]alter user username account unlocksccott 的默认密码是tiger ,但是登录后会让你修改默认密码，一定记得修改哦

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PGC123

Oracle Sqlplus命令登录的几种方式

Oracle Sqlplus命令登录的几种方式支持的功能很全，但常用的几种连接方式也就几种：1. sqlplus / as sysdba sqlplus / as sysdba无需数据库进入可用状态，就可用用该命令登录，运行startup来启动。2. sqlplus “/as sysdba”sqlplus "/as sysdba" 上一条命令的另一种形式，未发现两者

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PGC123

Oracle中sys用户与system用户区别是什么

Oracle中sys用户与system用户区别是什么？答：sys 这个账号相当于SQL server中的sa账号，是个超级账号，拥有的权限最大，可以完成数据库的所有管理任务。 system；没有sys用户权限大，通常用来创建一些用于查询管理信息的表或视图，同样也不建议使用system架构来创建一些与管理无关的表或视图。 sys和system在登录oracle工具时，sys只能以

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Oracle无法用sys账号登录怎么解决？

使用SQLplus连接默认Oracle数据库，Oracle无法用sys账号登录怎么解决？答：sys账号登录的时候必须以sysdba 来登录，因此应该这样：>> 用户名：sys as sysdba然后再输入密码即可正常登录。

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PGC123

SQLserver 无法登录怎么办？

SQLserver 无法登录怎么办？总是提示密码错误账号：root密码：1234答：SQLserver 跟MySQL不同，默认用户名不是root 而是sa,这在安装的时候也有提示，至于密码是自己设置的。 a

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列表中删除元素的方法有哪些？

列表中删除元素的方法有哪些？答：python中关于删除list中的某个元素，一般有三种方法:remove、pop、del1.remove: 删除单个元素，删除首个符合条件的元素，按值删除举例说明:>>> str=[1,2,3,4,5,2,6]>>> str.remove(2)>>> str[1, 3, 4, 5, 2, 6]2.pop: 删除单个或多个元素，按位删除(根据索引

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python 中map函数传入多个序列参数会怎样？

根据python 中map函数文档介绍，map可以传入多个序列参数，如果传入了要怎么处理？答：map 函数如果被传入多个序列参数的时候，map第一个参数传入的函数会获得多个参数，如下所示data = [1,2,3,4,5,6]map(lambda x,y,z:(x,y,z),data,data,data)#传入3个序列参数，则lambda匿名函数u一次可获得三个参数[(1, 1, 1)

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PGC123

python 中map函数报错

python 中map函数报错：报错信息如下答：这是参数传错导致的，map函数的第二个参数需要是可迭代的，map函数的文档做了如下介绍Docstring:map(function, sequence[, sequence, ...]) -> listReturn a list of the results of applying the function to the item

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dreamhappy2012

回归分析的基本步骤有哪些？

问、回归分析的基本步骤有哪些？答：A. 画散点图B. .求回归方程求线性回归方程的步骤： C. 用回归直线方程解决应用问题

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kejiayuan0806

sql 存储过程

问题描述：写了一个存储过程，根据输入的信息，返回改参数的全部信息；表： sql存储过程：运行：结果：返回了一个空的数据解决方法： create procedure test(IN `pr_name` varchar(20)) begin select * from test where `name` = p

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