寒冷唇彩

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2年10月21天

情感分类步骤简述(使用朴素贝叶斯模型)

最近在学习关于情感分类的知识,以下是最近学习的一些知识总结一.主要步骤1.选定数据集及对数据集的处理这里我选用的是大众点评的数据集,数据集中包含了对菜品的打分,分数超过3的我规定为认可,小于3的为不认可,这样就给数据集加上了标签。import pandas as padata=pa.read_csv("E:\\data.csv")#定义添加标签的函数def lable(scores): if scores>3: return 1 else:

使用arguments.callee来避免递归出错

来看一个经典的递归函数function factorical(num){if(num return 1; }else{return num * factorical(num - 1);}}一般情况下这个递归函数是不会出错的,但是看下面一种情况:var anthorFunction = factorical;factorical = null;anthor

系统集成项目管理工程师 计算专题(上午计算题-进度类)

有兴趣了解或者考软考的小伙伴可以到B站看看这个老师讲的课程。学计算机的小伙伴有时间可以考一个软考证书,这是中国计算机技术职业资格网官网。这是广东人事考试网,这里面会公布广东的报考信息,没记错的话是2020年7月28日9:00-8月11日17:00。如果觉得有帮助可以了解了解声明:本博客只作为博主学习笔记,没有任何商业推广。计算专题进度类本节知识点进度类计算考擦知识点前导图法/单代号网络图六标识网络图总浮动时间和自由浮动时间计算关键路径的步骤箭线图法/双代号网络图虚活动(掌握)进度计算题概率问..

Python中的X[:,0]和X[:,1]

X[:,0]是numpy中数组的一种写法,表示对一个二维数组,取该二维数组的所有第一维,第二维中取第0个数据,直观来说,X[:,0]就是取所有行的第0个数据, X[:,1] 就是取所有行的第1个数据。举例说明:import numpy as npX = np.array([[0,1],[2,3],[4,5],[6,7],[8,9],[10,11],[12,13],[14,15],[16

[Simulink] 基于模型的测试与验证学习笔记_Step2: Modeling Standards建模规范运行Model Advisor创建还原点按建模规范修改模型添加自定义的检查项到Model Advisor中

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