我正在使用以下数据集()开发一个朴素贝叶斯分类器。
我要做的是训练一个分类器,让我可以根据twitter文本、twitter个人资料描述和twitter个人资料侧面颜色来预测用户的性别。由于twitter文本和配置文件描述属性是一个字符串列,因此我需要在训练分类器之前对数据进行预处理。为了做到这一点,我看到在很多例子中都使用了Strings to Document节点。然后,这个新的列文档使用其他节点进行预处理,如数字过滤器、大小写转换器等。
既然我想使用多个属性来训练我的分类器,我必须做什么?我是否应该将这两个字符串属性(twitter文本和配置文件描述)都转换为文档?
我实现了一个支持向量机模型,它可以将给定的文本分为两类。利用data.csv数据集对模型进行了训练和测试。现在我想用这个模型来处理实时数据。为此,我使用了泡菜python库。首先我救了模特。
joblib.dump(clf, "model.pkl")
那我就装上了那个型号。
classifer = joblib.load("model.pkl")
然后,我用下面的输入作为文本进行分类。
new_observation = "this news should be in one category"
classifer.predict([new_ob
我在主题、文章中读到了#define值没有类型的答案,我决定围绕这个概念,认为类型是容器变量的属性,而不是值本身的属性:
const char cVALUE = 100; // 'cVALUE' is char with value 100, wich type is '100'?
const short sVALUE = 100; // 'sVALUE' is short with value 100, wich type is '100'?
const int iVALUE = 100; // 'iV
背景
在和中,头文件是允许类定义(以及其他实体)在文件之间相同的文件。当另一个文件需要这些头文件的功能时,使用的方式有三种:
#include <stdio.h> // Include the contents of the standard header
// 'stdio.h' (probably a file 'stdio.h').
#include <vector> // Include the contents of the standar
我正在寻找一种预编译文本的方法,即按照一些自定义规则重新格式化文本,然后用Vim中的Tex编译它。
例如,我想重新格式化这样的文本
THM The sum $1+2+3 is equal to $$[six] 6.
% a comment line
PROOF $$ 1+2 &= 3 \\ 1+2+3 &= 6
进入到这个
\begin{theorem}
The sum $ 1+2+3 $ is equal to
\begin{align}
\label{six}
6.
\end{align}
\end{theorem}
\begin{proof}
\begin{al
是否有可能扩展c++文件的c++行,可能使用C预处理器,这样我就可以在没有#includes的情况下读取扩展文件,而是使用#included的文件进行读取。
具体一点,如果我有
fileA.cpp:
#include "fileB.H"
int main()
{
//do whatever
return(0);
}
文件B.H:
#include "fileC.H"
//Some lines of code
fileC.H
//Some other lines of code
和产出:
//Some other lines of code
//Some lin