如何使用sklearn中的SVM？sklearn中有sgdclassizer，通過改變損失函數(shù)損失，可以對應(yīng)不同的分類回歸學(xué)習(xí)者，如下圖所示：默認(rèn)是使用鉸鏈損失，即實(shí)現(xiàn)一個線性支持向量機(jī)首先，我想你可

如何使用sklearn中的SVM？

sklearn中有sgdclassizer，通過改變損失函數(shù)損失，可以對應(yīng)不同的分類回歸學(xué)習(xí)者，如下圖所示：

默認(rèn)是使用鉸鏈損失，即實(shí)現(xiàn)一個線性支持向量機(jī)

首先，我想你可以打印出每一步的時(shí)間，看哪一步走更多的時(shí)間，并試圖找到優(yōu)化的方法。讓我先談?wù)勎蚁氲降膸c(diǎn)。

在sklearn的一些分類方法中，您還可以嘗試在其參數(shù)中使用multi-process選項(xiàng)。

如果您的培訓(xùn)數(shù)據(jù)很大，請先嘗試LSA、LDA和其他模型來降低維度。這兩種方法在sklearn中也可用。

此外，在countvectorizer中，設(shè)置mintf和maxtf參數(shù)以避免過多的字。雖然這可能對速度影響很小，但可能會對結(jié)果產(chǎn)生影響。

如果你在處理中文文本，必須有一個好的停止詞和字典。

暫時(shí)就這么多了。

使用sklearn做文本分類，速度比較慢，有什么優(yōu)化方法？

Python作為一種編程語言，近年來通過人工智能得到了迅速的發(fā)展。學(xué)習(xí)python之后，您可以選擇以下方向。

1. 后臺服務(wù)器?，F(xiàn)在，這通常與整個堆棧相關(guān)聯(lián)，即所謂的全包前端和后端。在這個方向上，在學(xué)習(xí)了python的基礎(chǔ)知識之后，還需要學(xué)習(xí)前端知識、數(shù)據(jù)庫知識、Linux系統(tǒng)相關(guān)知識，而且?guī)缀跛凶龊笈_的人都要使用Linux系統(tǒng)。在學(xué)習(xí)了這些之后，我們將開始學(xué)習(xí)后端框架，如flash、Django和tornado。

2. 數(shù)據(jù)分析。這是目前一個熱門的方向。在學(xué)習(xí)了python的基礎(chǔ)知識之后，您需要學(xué)習(xí)numpy、pandas、Matplotlib、SciPy和其他數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析庫。當(dāng)然，你必須在這方面有一些數(shù)學(xué)知識。

3. 自動操作和維護(hù)。在這個方向上，除了Python基金會，您還必須精通Linux系統(tǒng)。一般來說，你做Linux操作和維護(hù)。這一方向?qū)inux系統(tǒng)提出了更高的學(xué)習(xí)要求。

4. AI方向。這個方向是當(dāng)前Python火爆的主要原因。但是這個方向不僅需要Python的基礎(chǔ)，而且還需要學(xué)習(xí)各種算法，對數(shù)學(xué)有很高的要求。在熟悉了算法之后，我們開始學(xué)習(xí)各種與人工智能相關(guān)的庫。這個方向可以細(xì)分為許多方向，如計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等。你可以學(xué)習(xí)你想從事的算法和實(shí)用庫。

學(xué)習(xí)python之后，有很多方向可供選擇。首先，選擇一個好的方向，然后繼續(xù)學(xué)習(xí)該方向所需的技能。通過做項(xiàng)目指導(dǎo)學(xué)習(xí)，可以逐步滿足工作要求。當(dāng)然，工作不能停止學(xué)習(xí)，編程是需要繼續(xù)學(xué)習(xí)的。來吧。