所以我有一个具有多输出预测（连续浮点类型）的项目，我正在测试多个模型。我现在被困在神经网络
我正在为 imdb 电影评论数据集创建一个词袋。
我是数据分析领域的新手，我想弄清楚我可以通过什么方
我想知道是否有任何方法可以让 <code>CountVectorizer()</code> 忽略在所有文档中出现少于 x 次且少于 y 个字符
同时使用数据进行情感分析 -
<pre><code>http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/aclImdb_v1.tar.gz
</code></pre>
该
我正在制作一个基于内容的推荐引擎。我的代码：
<pre class="lang-py prettyprint-override"><code>import numpy as np
我是 Apache Spark 的新手，遇到以下问题：
有一个数据集：
<pre><code>| label | words |
| --------
对于我的 <code>NLP</code> 项目，我使用 <code>CountVectorizer</code> 从数据集中使用 vectorizer = CountVectorizer(stop_wor
<ol>
<li>我想知道术语 max_features 在 CountVectorizer 中的作用。我试图找到一些例子，但没有例子。
</li>
<l
我目前正在使用朴素贝叶斯分类器处理 NLP 任务。
我的特征由二元词组和一元词组组成。
现
我有一个 Dataframe，它是一个 CountVectorizer，其中每一列都是来自语料库的不同单词，每一行代表一个不同
我了解 CountVectorizer 的一般工作原理。它接受单词标记并创建一个包含文档（行）和标记计数（列）的稀
我目前在 python 中实现 TFIDF，在测试我的余弦距离函数时得到了令人费解的结果。它看起来像这样：
<
我正在尝试使用 k-最近邻对句子进行分类，以判断它们是否值得总结。我有这个数据框，我已将其拆分
<pre><code>import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.naive_bayes impor
我有以下格式的语料库：
<pre><code>corpus = ['text_1', 'text_2', ... . 'text_4280']
</code></pre>
<
对于词汇量大于 90 000 且文档数量大于 4200 的语料库，我想获取所有单词 <code>i</code> 和文档 <code>j</code>
我有一个包含约 50k 个短文本的数据集，每个文本平均有 9 个标记。它们包含大量不常见的标记（'nw'、'2
在我们使用TfidfVectorizer或CountVectorizer将语料库转换成随机森林后，如何用对应的词和索引取回Gini重要性
我有一个包含以下内容的 Dask 数据框：
<pre><code> X_trn y_trn
0 java
这是我在 Google Colab 上使用的代码。它一直卡在 model.fit 部分并抛出此异常。我一直无法在任何地方找到
