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AI 行业实践精选：通过机器学习刺激销量——如何利用NLP挖掘潜在客户

他已经厌倦了枯燥无聊的工作——每天都要处理满是公司名称的巨型 Excel 表格，需要付出很大的努力才能从中找到想要联系的那个公司。...这就意味着我们的目标客户背景各不相同，他们唯一的共同特征是都涉及到了海运。...因此我们不得不寻找一种方法来获取 URL，我们按照以下流程来操作：使用谷歌 API 来搜索公司姓名（我知道这很变态）反复查找搜索结果并找出最近似正确的 URL 使用这个 URL 来查询 FullContact...from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer tfidf = TfidfTransformer(norm=’l1') tfidf.fit...(vectorized_training_data) tfidf_vectorized_data = tfidf.transform(vectorized_training_data) 再一次，scikit

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多模型电影短评情感分析

多模型电影短评情感分析首先，从传统的特征提取方面对比了BOW、TF-IDF、N-Gram技术，并使用不同的机器学习算法构建了不同的子模型，然后又采用了Stacking模型融合技术对短评情感进行了进一步的探索...者将从以下几个大方向构建电影短评情感分析模型：基于Bag-Of-Words特征的文本分类模型基于TF-IDF特征的文本分类模型基于Stacking模型融合的情感分析基于深度学习的短评情感分析基于...Bag-Of-Words特征的文本分类模型笔者首先对短评数据进行了分词，然后算出每个短评的bow特征，并在此基础上训练了LR、MMB、RF、GBDT四个模型，当然各个模型都没有进行很深程度的调优。...模型结果模型名称 Accuracy Precision Recall F1-Score AUC word-level-tfidf-LR 0.872 0.87 0.87 0.87 0.9438 word-level-tfidf-MNB...0.86 0.86 0.9399 word-ngram-tfidf-RF 0.8212 0.82 0.82 0.82 0.8925 word-ngram-tfidf-GBDT 0.7630 0.77

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SpringBoot - 构建监控体系02_定义度量指标和 Actuator 端点

Meter 的名称：对于计量器来说，每个计量器都有自己的名称，而且在创建时它们都可以指定一系列标签。 Meter 的标签：标签的作用在于监控系统可以通过这些标签对度量进行分类过滤。...Counter：这个计量器的作用和它的名称一样，就是一个不断递增的累加器，我们可以通过它的 increment 方法实现累加逻辑。...Timer：这个计量器比较简单，就是用来记录事件的持续时间。 ---- 如何创建这些计量器既然我们已经明确了常用的计量器及其使用场景，那么如何创建这些计量器呢？...此时，如果我们想了解某项指标的详细信息，在 actuator/metrics 端点后添加对应指标的名称即可。...假设我们需要提供一个监控端点以获取当前系统的用户信息和计算机名称，就可以通过一个独立的 MySystemEndPoint 进行实现，如下代码所示 @Configuration @Endpoint(id

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机器学习中的特征提取

由于类别型特征无法直接数字化表示,因此需要借助原特征的名称,组合产生新的特征,并采用0/1二值方式进行量化;而数值型特征的转化则相对方便,一般情况下只需要维持原始特征值即可。...tfidf_vec = TfidfVectorizer () #使用tfidf的方式,将原始训练和测试文本转化为特征向量。...x_tfidf_train = tfidf_vec.fit_transform(x_train) x_tfidf_test = tfidf_vec.transform(x_test) #依然使用默认配置的朴素贝叶斯分类器...x_tfidf_test, y_test)) y_tfidf_predict = mnb_tfidf.predict(x_tfidf_test) print(classification_report(...(x_tfidf_filter_test, y_test)) y_tfidf_filter_predict = mnb_tfidf_filter.predict(x_tfidf_filter_test)

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数据分类：新闻信息自动分类

type] < 3000: hostnameType[type] = hostnameType[type] + 1 # 保存名称为类别名称...seg=True): ''' 获取语料库特征向量并将其持久化 :param data_dir: 数据所在文件夹 :param save_path:持久化对象保存目录...seg) # 持久化训练集特征向量 writeObject(os.path.join(save_path, 'train_tfidf.data'), train_tfidf) #...持久化测试集特征向量 writeObject(os.path.join(save_path, 'test_tfidf.data'), test_tfidf) # 持久化训练集词语库（词频...提取 tfidf 特征，保存提取的特征 """ import os import jieba import joblib from sklearn import metrics import text.tools

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混合推荐系统：结合协同过滤与内容推荐

混合推荐系统的发展经历了以下几个阶段：模型名称详情线性组合模型早期的混合推荐系统主要采用线性组合模型，将多种推荐算法的结果进行线性加权组合，生成最终的推荐结果。...() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(df['content']) 协同过滤模型使用Surprise库实现基于用户的协同过滤。...'] == user_id] user_tfidf_matrix = tfidf_matrix[user_movies.index, :] user_profile = user_tfidf_matrix.mean...return hybrid_recommendations # 为用户1推荐电影 recommendations = hybrid_recommend(1, user_profiles, tfidf_matrix...具体步骤包括计算用户特征向量、内容推荐相似度计算、协同过滤推荐结果获取和推荐结果融合。

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手把手教你在Python中实现文本分类（附代码、数据集）

特征工程：第二步是特征工程，将原始数据集被转换为用于训练机器学习模型的平坦特征（flat features），并从现有数据特征创建新的特征。 2....tfidf_vect.fit(trainDF['text']) xtrain_tfidf = tfidf_vect.transform(train_x) xvalid_tfidf = tfidf_vect.transform...(), xtrain_tfidf_ngram, train_y, xvalid_tfidf_ngram) print "NB, N-Gram Vectors: ", accuracy #特征为词性级别...(), xtrain_tfidf_ngram, train_y, xvalid_tfidf_ngram) print "LR, N-Gram Vectors: ", accuracy #特征为词性级别...有原创标识文章，请发送【文章名称-待授权公众号名称及ID】至联系邮箱，申请白名单授权并按要求编辑。发布后请将链接反馈至联系邮箱（见下方）。未经许可的转载以及改编者，我们将依法追究其法律责任。

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数据科学和人工智能技术笔记五、文本预处理

, 0, 1, 0], [0, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1], [1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0]], dtype=int64) ''' # 获取特征名称...feature_names = count.get_feature_names() # 查看特征名称 feature_names # ['beats', 'best', 'both', 'brazil...tfidf = TfidfVectorizer() feature_matrix = tfidf.fit_transform(text_data) # 展示 tf-idf 特征矩阵 feature_matrix.toarray..., 0. ]]) ''' # 展示 tf-idf 特征矩阵 tfidf.get_feature_names() # ['beats', 'best', 'both'...brazil', 'germany', 'is', 'love', 'sweden'] # 创建数据帧 pd.DataFrame(feature_matrix.toarray(), columns=tfidf.get_feature_names

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腾讯WeTest性能测试工具PerfDog获得中国计量科学研究院权威测试认证

2020年11月，由国家最高的计量科学研究中心和国家级法定计量技术机构中国计量科学研究院下设单位国家计量器具软件测评中心为腾讯WeTest质量开放平台的性能测试工具PerfDog颁发了“测评证书”，兹认定...一、精益求精，PerfDog凭实力获得国家级权威认证 “国家计量器具软件测评中心（以下简称NMIST）是由国家市场监督管理总局授权，依托中国计量科学研究院为母体而建设的国家级检测中心，承担起草有关计量软件测评与测试的国家计量技术规范...本次认证、测评范围主要围绕高中低档手机在PSF、MOBA、RPG、赛车和休闲益智这五大品类的游戏所对应的性能基准，所选测试指标包括：FPS(每秒传输帧数)、AppCPU(负载 CPU 使用率)、AvgMemory...本次认证、测评所采用的基本方法是：使用 PerfDog 测试 9 台指定智能手机（共分为 3 档）分别运行 15款指定游戏负载（共分为 5 个品类）时所选性能指标的基准值。...无论是Android还是iOS在新版本中都可以进行多个测试用例的直观对比，能够直观看到项目名称、测试项目的版本号、设备型号、FPS、CPU使用情况、内存占用、GPU使用情况等信息。

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Spring Boot 使用 Micrometer 集成 Prometheus 监控 Java 应用性能

Micrometer 中有两个最核心的概念，分别是计量器（Meter）和计量器注册表（MeterRegistry）。...计量器用来收集不同类型的性能指标信息，Micrometer 提供了如下几种不同类型的计量器：计数器（Counter）: 表示收集的数据是按照某个趋势（增加／减少）一直变化的，也是最常用的一种计量器，例如接口请求总数...management.metrics.tags.application 配置会将该工程应用名称添加到计量器注册表的 tag 中去，方便后边 Prometheus 根据应用名称来区分不同的服务。...在 Graph 页面执行一个简单的查询，也是获取 springboot2-prometheus 服务的 JVM 性能指标值的。...application 为初始化 registry 时设置的通用标签，标注应用名称，这样做好处就是可以根据应用名称区分不同的应用。

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用Python从头开始构建一个简单的聊天机器人(使用NLTK)

这使得他们更聪明，因为他们从查询中逐字逐句地获取并生成答案。 image.png 在本文中，我们将在python中基于NLTK库构建一个简单的基于检索的Chatbot。...然而，机器学习算法需要一定的数值特征向量来完成任务。因此，在我们开始任何NLP项目之前，我们需要对其进行预处理，使其成为理想的工作方式。...· 从Scikit学习库导入TFidf向量器将原始文档集合转换为TF-IDF矩阵。...= TfidfVec.fit_transform(sent_tokens) vals = cosine_similarity(tfidf[-1], tfidf) idx=vals.argsort...()[0][-2] flat = vals.flatten() flat.sort() req_tfidf = flat[-2] if(req_tfidf==0):

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多算法综合的文本挖掘系统

系统说明集成了文本过滤、去重及邮件实时通知的功能集成了文本关键词提取的功能集成了文本分类即打标签的功能集成了文本推荐即热点评价的功能支持中英文本文完整源码获取方式：关注微信公众号 datayx...然后回复文本挖掘即可获取。...因此，如果要测试分类特征词词典的维度、分类器的特征和算法，需要取消加速。...程序文件：可以更改特征词典的生成，通过该词的词频数或者包含该词的文档频率可以更改文本过滤及去重算法可以更改关键词提取算法，可选基于特征词提取、基于Tf提取、基于IDf提取、基于TfIDf提取，可以更改前...K个关键词筛选方法可以更改训练集和测试集的特征生成，基于特征词，可选Bool特征、Tf特征、IDf特征(无区分)、TfIDf特征，可以选择进行特征选择或降维可以更改文本分类算法，可选SVC、LinearSVC

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监控指标能给我们解决什么问题

瞬态度量器（Gauge）：瞬态度量器比计数器更简单，它就表示某个指标在某个时点的数值，连加减统计都不需要。...而在由 Push 和 Pull 决定完该谁主动以后，另一个问题就是：指标应该通过怎样的网络访问协议、取数接口、数据结构来获取呢？...至于具体要如何解决，让我们先来观察一段 Prometheus 的真实度量数据吧： { // 时间戳 "timestamp": 1599117392, // 指标名称 "metric":..."host": "icyfenix.cn", "job": "prometheus" }, // 指标值 "value": 10086 } 通过观察，我们可以发现这段度量数据的特征...：每一个度量指标由时间戳、名称、值和一组标签构成，除了时间之外，指标不与任何其他因素相关。

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TF-IDF算法

tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents) # 获取特征名字（即词汇表） feature_names = vectorizer.get_feature_names_out...() # 将TF-IDF特征矩阵转换为数组，并打印 tfidf_array = tfidf_matrix.toarray() for doc_index, doc_tfidf in enumerate...(tfidf_array): print(f"文档{doc_index + 1}的TF-IDF特征：") for word_index, tfidf_value in enumerate...(doc_tfidf): if tfidf_value > 0: print(f"{feature_names[word_index]}: {tfidf_value...要获取确切的输出结果，你需要在Python环境中运行上述代码。如果你希望处理中文文本，请确保TfidfVectorizer的分词方式适合中文，可能需要使用自定义的分词器，如jieba库。

3911 0

Python人工智能经典算法之决策树

5.决策树的变量可以有两种，分别对应的划分方式： 1.数字型通过对数据取两个数字之间的中间值，进行划分 2.名称型...节省内容 2.提高读取效率属性： DictVectorizer.get_feature_names() 返回类别名称...7.tfidf 1.主要思想：如果某个词或短语在一篇文章中出现的概率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类...2.tfidf tf -- 词频 idf -- 逆向文档频率 3.api sklearn.feature_extraction.text.TfidfVectorizer...叶子节点最少样本数 max_depth 决策树最大深度 4.6 案例：泰坦尼克号乘客生存预测【***】 1.流程分析 1.获取数据

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科大讯飞人岗匹配Top1方案总结

赛题数据本次比赛为参赛选手提供了大量的岗位JD和求职者简历，其中：岗位JD数据包含4个特征字段：job_id, 职位名称, 职位描述, 职位要求。...2 10折比5折好 3 特征工程包括业务特征如下图，还有一些类别特征之间count、nunique和count/nunique计算，以及计算个人信息与每一个职位之间的余弦相似度（个人信息=学校类别+教育经历...+学术成果+校园经历+实习经历+获奖信息+其他证书信息，职位信息=职位名称+职位描述+职位要求，采用TFIDF（2-gram）算法处理），人个信息用TFIDF(2-gram)进一步处理生成文本特征矩阵。...4 个人信息生成的文本特征矩阵非常高维，降维处理会降低精度，不降维训练时间长，需要人工调整min_df和max_df参数。 5 结果概率后处理提分，老肥神操作，看不懂！...写在末尾，数据挖掘一些的tricks基本有用，关键是多做特征和多尝试。温馨提示：如果你觉得离冠军很远，直接艾特前排冠军组队就好。

9915 0

使用 Python 和 TFIDF 从文本中提取关键词

关键字加权：使用向量器 TFIDF 计算每个 n-gram token (关键短语) 的 TFIDF 权重。排序：根据 TFIDF 权重对候选词进行降序排列。选择前 N 个关键字。...TFIDF TFIDF是通过将词频乘以逆文档频率来计算的。 Python 中的 TFIDF 我们可以使用 sklearn 库轻松执行 TFIDF 向量化。...关键词提取生成 n-gram 并对其进行加权首先，从文本特征提取包中导入 Tfidf Vectorizer。...doc_sorted_tfidfs =[] # 带有tfidf权重的文档特征列表 # 对文档的每个字典进行排序 for dn in tfidf_vectors: newD = sorted(dn.items...= [] for doc_tfidf in doc_sorted_tfidfs: ll = list(doc_tfidf.keys()) tfidf_kw.append(ll) 为第一个文档选择前

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【CCF2022】Web攻击检测与分类识别 baseline

线下cv acc：0.97 线上应该0.6+ 1 赛题介绍赛题名称： Web攻击检测与分类识别赛程规划：参赛报名：2022年8月20日（10点）-10月10日（24点）线上参赛：...传统威胁检测手段通过分析已知攻击特征进行规则匹配，无法检测未知漏洞或攻击手法。如何快速准确地识别未知威胁攻击并且将不同攻击正确分类，对提升Web攻击检测能力至关重要。...赛题任务：参赛团队需要对前期提供的训练集进行分析，通过特征工程、机器学习和深度学习等方法构建AI模型，实现对每一条样本正确且快速分类，不断提高模型精确率和召回率。...= pd.DataFrame(X_svd) df_tfidf.columns = [f'user_agent_name_tfidf_{i}' for i in range(n_components)]...文本特征挖掘，比如tfidf可以对char、toekn级别去做embedding，ngram参数调整下应该有分数变化欢迎大家关注公众号“ChallengeHub”，获取更多开源方案

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机器学习做中文邮件内容分类，准确识别垃圾邮件，真香！

2.2 从csv中提取邮件内容进行分类 def get_data(path): ''' 获取数据 :return: 文本数据，对应的labels '''...2.3 构建词向量 # 词袋模型特征bow_vectorizer, bow_train_features = bow_extractor(norm_train_corpus)bow_test_features...= bow_vectorizer.transform(norm_test_corpus) # tfidf 特征tfidf_vectorizer, tfidf_train_features = tfidf_extractor...，tfidf_extractor两个函数分别将训练集转化为词袋模型特征和tfidf特征。...bow_test_features, test_labels=test_labels) # 基于词袋模型特征的逻辑回归

1.7K2 0

神策杯 2018高校算法大师赛(个人、top2、top6)方案总结

3 数据备注：报名参赛或加入队伍后，可获取数据下载权限。...运行lgb_predict.py 获取结果sub.csv。...特征可以分为以下两类：样本文档自身特征：例如文本的长度、句子数、聚类结果等；候选关键词自身特征：关键词的长度、逆词频等；样本文本和候选关键词的交互特征：词频、头词频、tfidf、主题相似度等；候选关键词之间的特征...在我们的本次比赛，虽然说可以看出来整个数据集是有一定的主题的，包括娱乐，体育等，但是从关键词标签来看，这个跟主题名称并没有很大的关联，而是跟标题关联性很大，所以tfidf虽然是简单的统计，但是却可以发挥很大的效果...此外，人为做规则，能做的规则是有限的，然而如果是二分类模型，可以提取很多特征（提取候选词的tfidf、LDA等特征，也是一种变相的模型stacking融合了），特征如果是对标签是有区分度的，那么很有可能是可以给模型增加额外信息

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