Python文本分析(jieba分词、朴素贝叶斯、k近邻算法、逻辑回归)-- 酒店评价数据集

差评一共 493 个,就有 189 个被错误的预测为了好评,而 测试集中的好评却很少被预测错误。考虑是原始数据中差评好评的数量悬殊导致, 贝叶斯分类用于预测酒店评价的好坏还是十分有效的。 K近邻算法和逻辑回归对比         类似的,还使用K近邻算法和逻辑回归进行了分类预测,得到混淆矩阵,最终预测结果对比如下:         整体来看,k 近邻算法的分类效果最差,可能是 k 近邻算法在计算每一个...

JavaScript基础知识强化:变量提升、作用域逻辑及TDZ的全面解析

相互作用深化理解 💯 总结与巩固🔗 相关链接 ⭐️ 引言 🎯 变量提升(Hoisting) 「变量提升」是JavaScript执行模型的关键特性,它描述了在代码实际执行前,引擎如何处理变量和函数声明的逻辑顺序。这一机制对于深入理解代码执行流程,特别是作用域和变量生命周期管理,具有重要意义。具体细节如下: 👻 暂时性死区(Temporal Dead Zone, TDZ)解释 暂时性死区是JavaScri...

LVM - Linux磁盘逻辑卷管理器概念讲解及实践

  1、lvm概念   逻辑卷管理器(LogicalVolumeManager)本质上是一个虚拟设备驱动,是在内核中块设备和物理设备之间添加的一个新的抽象层次,它可以将几块磁盘(物理卷,PhysicalVolume)组合起来形成一个存储池或者卷组(VolumeGroup)。LVM可以每次从卷组中划分出不同大小的逻辑卷(LogicalVolume)创建新的逻辑设备。底层的原始的磁盘不再由内核直接控制,...

CCR智能炒币机器人:混迹币圈的逻辑思维

数字货币违法,顶多是个灰色地带。 随着区块链技术的发展,进一步赋能实体经济那么炒币投资就像股票市场一样被国家认可。我们的前途是曲折的但道路是光明的,我们要一定要有自信。炒币其实需要掌握经济学、心理学、逻辑学、博弈论等等。我们还要掌握一定k线技术,还要对区块链技术 起码概念原理需要掌握一些。想要一个好的结果真的需要经验和技术的体现。公众号关注:自动炒币机器人CCR详解  如果想从这里面拿到结果,小编也试...

C语言 选择控制结构(1) 了解选择结构 关系运算符讲解 基本逻辑判断演示

接下来 我们来说 选择控制结构 在生活中 我们也有很多需要分支结构的例子 比如: 计算两个整数的最大值 计算n个数的最大值,最小值 判断三角形三边能否构成三角形? 判断某年是否是闰年? 判断输入的英文字母是大写还是小写? 我们在程序开发中 需要根据某种条件 进行相应的动作 例如 我们在马路上 行动的条件是 绿灯亮了 那么 绿灯亮了 就是条件 通行就是行为 程序员需要根据不同条件做出相应判断 又比如 ...

【大模型应用极简开发入门(1)】LLM概述:LLM在AI中所处位置、NLP技术的演变、Transformer与GPT、以及GPT模型文本生成逻辑

1. Transformer架构能力2. 注意力机制2.1. 交叉注意力2.2. 自注意力机制 3. Transformer的并行化4. Transformer架构与GPT模型 三、GPT模型文本生成逻辑:标记化和预测1. 文本分词器:文字标记与关系梳理2. 预测标记生成完整句子 本文关键词:   一. AI中大语言模型的位置与技术发展 1. 从AI到Transformer 机器学习与深度学习   T...

微信小程序 - 渲染和逻辑

通信模型         渲染层的界面使用了WebView 进行渲染;逻辑层采用JsCore线程运行JS脚本。       数据驱动         WXML会解析对应model值,并生成js对象,最后生成最终的dom树。   当model发生变更时候,会判断解析wxml后的js对象是否改动,若改动则会局部更新dom。 判断json对象是否相等算法 public class JsonUtil { pu...

【可实战】被测系统业务架构、系统架构、技术架构、数据流、业务逻辑分析

一、为什么要学习 更深的理解业务逻辑(公司是做什么的?它最重要的商务决策是什么?它里面的数据流是怎么做的?有哪些业务场景?考验你对这家公司、对所负责业务的熟悉程度。公司背后服务器用什么软件搭建的?用的什么技术?)更好的梳理业务用例(更好的覆盖用例。总共有多少种业务流?用户分多少类?有多少种排列组合?)更好的与研发运维进行跨部门协同(在出问题时,能提供一些支持) 二、架构分析示例 (一)开源项目 Li...

Python实现线性逻辑回归和非线性逻辑回归

线性逻辑回归 # -*- coding: utf-8 -*-"""Created on 2024.2.20 @author: rubyw""" import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npfrom sklearn.metrics import classification_reportfrom sklearn import prepr...

测试开发【Mock平台】13基础:拦截器服务实现(四) 简单规则匹配逻辑

有一行注释,将在最后一个核心公共方法实现后打开。 POST参数处理 GET的请求参数处理相对简单些,而对于POST一般对应的Body参数,当然也会可以同传Params参数。之前就讲过本套案例不做太复杂逻辑处理,如果有需要请在本系完成对应实战操作后,掌握了对应的技术能力后,根据项目需求进行扩展开发,如果真是对于Mock需求过滤有复杂的要求,一般就需要在产品需求交互上定义清楚,然后代码层面分层处理。 //...
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