什么是PS-SMART二分类训练算法组件
参数服务器PS（Parameter Server）致力于解决大规模的离线及在线训练任务，SMART（Scalable Multiple Additive Regression Tree）是GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）基于PS实现的迭代算法。PS-SMART支持百亿样本及几十万特征的训练任务，可以在上千节点中运行。同时，PS-SMART支持多种数据格式及...
什么是GBDT二分类预测V2算法组件
GBDT二分类预测V2组件提供了针对GBDT二分类V2组件的预测功能，使用梯度提升决策树 (Gradient Boosting Decision Trees) 算法，对数据进行二分类问题的预测。本文介绍GBDT二分类预测V2组件的配置方法。
什么是视频分类训练算法组件_人工智能平台 PAI(PAI)
针对原始视频数据，您可以使用视频分类训练算法组件对其进行模型训练，从而获得用于推理的视频分类模型。本文介绍视频分类训练算法组件的配置方法及使用示例。
ML之NB、LoR：基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类
目录输出结果核心代码 输出结果数据集：Dataset之IMDB影评数据集：IMDB影评数据集的简介、下载、使用方法之详细攻略 核心代码1. #1、读取数据并做一些基本的预处理(比如说把评论部分的html标签去掉等等) 2. def review_to_wordlist(review): 3. ''' 4. 把IMDB的评论转成词序列 5. ''' 6. ...
ML之NB、LoR：基于NB和LoR算法对Kaggle IMDB影评数据集(国外类似豆瓣电影)情感分析进行分类
输出结果数据集：https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/88408004核心代码#1、读取数据并做一些基本的预处理(比如说把评论部分的html标签去掉等等)def review_to_wordlist(review): ''' 把IMDB的评论转成词序列 ''....
ML之NB：利用NB朴素贝叶斯算法(CountVectorizer/TfidfVectorizer+去除停用词)进行分类预测、评估
输出结果设计思路核心代码class CountVectorizer Found at: sklearn.feature_extraction.textclass CountVectorizer(BaseEstimator, VectorizerMixin): """Convert a collection of text documents to a matrix of....
ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(TfidfVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测、评估
输出结果设计思路核心代码class TfidfVectorizer Found at: sklearn.feature_extraction.textclass TfidfVectorizer(CountVectorizer): """Convert a collection of raw documents to a matrix of TF-IDF features....
ML之NB：利用朴素贝叶斯NB算法(CountVectorizer+不去除停用词)对fetch_20newsgroups数据集(20类新闻文本)进行分类预测、评估
输出结果设计思路核心代码class MultinomialNB Found at: sklearn.naive_bayesclass MultinomialNB(BaseDiscreteNB): """ Naive Bayes classifier for multinomial models The .....
ML之NB：基于NB朴素贝叶斯算法训练20类新闻文本数据集进行多分类预测
输出结果设计思路核心代码vec = CountVectorizer()X_train = vec.fit_transform(X_train)X_test = vec.transform(X_test)mnb = MultinomialNB()mnb.fit(X_train, y_train) y_predict = mnb.predict....
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