如何使用 matplotlib.pyplot 保存图像?
要使用matplotlib.pyplot.savefig()保存图像，我们可以采取以下步骤−设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用numpy创建x和y数据点。使用plot()方法绘制x和y数据点。要保存图形，请使用savefig()方法。示例importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltpl
在 NLP 中训练 Unigram 标注器
简介单个标记称为unigram。unigram标注器是一种只需要一个单词就能推断单词词性的标注器。它具有单个单词的上下文。NLTK库为我们提供了UnigramTagger，它继承自NgramTagger。在本文中，让我们了解UnigramTagger在NLP中的训练过程。UnigramTagger及其使用NLTK的训练WORKINGUnigramTagger继承自C
训练标记器并过滤句子中的停用词
简介在NLP中，将文本标记为句子是一项非常重要的预处理任务。标记化是将文本语料库分解为单个句子的过程。在NLTK中，默认标记器可以很好地完成文本标记任务，但是当文本包含非标准的标点符号等时，它就会失败。在这种情况下，我们需要训练一个标记器。在本文中，让我们探索标记器的训练，并了解过滤词或停用词的用法。在NLP中标记一个句子NLTK中的默认标记器可用于下面给出的文本示例。Ram-上
NLP 中 WordNet 中单词的同义词集
简介WordNet是NLTK库中存在的大型单词数据库，可用于多种语言的自然语言相关用例。NLTK库有一个称为Synset的接口，允许我们在WordNet中查找单词。动词、名词等被分组为日落。WordNet和同义词集下图显示了WordNet的结构。在WordNet中，单词之间的关系得以维护。例如，sad等词很相似，在相似的上下文中也能找到应用。这些词在使用过程中可以互换。
机器学习中带有已解决示例的 K-Medoids 聚类
简介K-Medoids是一种使用聚类分区方法的无监督聚类算法。它是K-Means聚类算法的改进版本，特别用于处理异常数据。它需要未标记的数据才能使用。在本文中，让我们通过示例了解k-Medoids算法。K-Medoids算法在K-Medoids算法中，每个数据点称为中心点。中心点充当聚类中心。中心点是一个点，它与同一聚类中所有其他点的距离总和最小。对于距离，可以使用任何合适的度量，
探索数据分布
简介在处理任何数据科学或机器学习用例时，数据分布为我们提供了对数据的有用见解。数据分布是指数据的可用方式及其当前状况、有关数据特定部分的信息、数据中的任何异常值以及与数据相关的集中趋势。要探索数据分布，有一些流行的图形方法在处理数据时非常有用。在本文中，让我们探索这些方法。了解有关您的数据的更多信息:图形方式直方图和KDE密度图直方图是图形方法中最流行和最常见的数据探索工具。在直方图中，矩形条
探索分类数据
简介分类数据是一种采用固定数量的值的数据类型，此类变量中不存在可能的逻辑顺序。分类变量可以是血型、是/否情况、性别、排名(例如第一、第二、第三)等。分类变量大多数时候都会经过编码，例如独热编码和名义编码，以二进制或整数格式表示它们，以供考虑中的机器学习用例使用。分类数据和相关术语众数是与分类变量/观察值相关的最常见的集中趋势。它是观测集中出现频率最高的值。例如，在以下数据集[1,2,6,7,7,
解释机器学习过程的各个方面?
简介机器学习在IT和其他行业的影响力正在迅速扩大。尽管仍处于早期阶段，但机器学习已在各个行业引起了广泛关注。它研究如何对计算机进行编程以使其自行学习和改进。因此，机器学习关注通过利用从广泛观察中收集的数据来改进计算机程序。在这篇题为"机器学习过程的各个方面"的文章中，我们将探讨机器学习背后的一些基本思想，包括其定义、所采用的技术和算法、其潜在的应用和示例等。让我们先来介绍一下机器学习。机器学习
假阳性与假阴性
简介准确预测与不准确预测的比率绘制在一个称为混淆矩阵的矩阵中。这指的是二元分类器的真阴性和真阳性(正确预测)与假阴性和假阳性(错误预测)的比率。在数据清理、预处理和解析之后，我们要做的第一件事就是将数据输入到一个有效的模型中，该模型自然会产生概率结果。不过请稍等!但我们如何评估模型的性能?更高的性能，更好的效率——这正是我们想要的。这时，混淆矩阵就派上用场了。机器学习分类的过程评估就是混淆矩阵。本
线性回归中的梯度下降
使用线性回归是一种有用的技术，可用于找出和检查变量之间的关系。预测建模依赖于它，并将其用作许多机器学习技术的基石。机器学习需要大量优化。这相当于改进模型以使其提供最佳性能。梯度下降是优化中的一项关键技术，此时进入了人们的视野。将其视为值得信赖的盟友，它将帮助我们在大量潜在模型参数中找到最佳参数。梯度下降使我们能够通过稍微向最陡峭的下降方向移动来迭代地更改这些参数，随着时间的推移最小化误差并实现收敛
