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Python 机器学习 基础 之 【实战案例】新闻内容分类实战

目录

Python 机器学习 基础 之 【实战案例】新闻内容分类实战

一、简单介绍

二、新闻内容分类实战

三、数据准备

四、分词与清洗工作

1、读取数据

2、使用 jieba 分词器进行分词,使用 Pandas 创建DataFrame

3、数据清洗

五、模型建立

六、分类任务

七、编写一段新闻,预测结果,得到返回的新闻标签

八、小结

附录

一、代码地址

二、Pandas创建一个DataFrame 的作用

DataFrame 的作用

1. 数据存储和展示

2. 数据清洗和预处理

3. 数据分析和计算

4. 数据合并和连接

5. 数据可视化

示例代码

三、语料库进行映射,形成词袋模型 的作用

1、作用

2、示例代码

3、进一步应用


一、简单介绍

Python是一种跨平台的计算机程序设计语言。是一种面向对象的动态类型语言,最初被设计用于编写自动化脚本(shell),随着版本的不断更新和语言新功能的添加,越多被用于独立的、大型项目的开发。Python是一种解释型脚本语言,可以应用于以下领域: Web 和 Internet开发、科学计算和统计、人工智能、教育、桌面界面开发、软件开发、后端开发、网络爬虫。

Python 机器学习是利用 Python 编程语言中的各种工具和库来实现机器学习算法和技术的过程。Python 是一种功能强大且易于学习和使用的编程语言,因此成为了机器学习领域的首选语言之一。Python 提供了丰富的机器学习库,如Scikit-learn、TensorFlow、Keras、PyTorch等,这些库包含了许多常用的机器学习算法和深度学习框架,使得开发者能够快速实现、测试和部署各种机器学习模型。

Python 机器学习涵盖了许多任务和技术,包括但不限于:

  1. 监督学习:包括分类、回归等任务。