Scikit-learn的CountVectorizer类使您可以将字符串“english”传递给参数stop_words。我想在此预定义列表中添加一些内容。谁能告诉我该怎么做？
参考方案
根据sklearn.feature_extraction.text的source code，通过frozenset公开了stop_words的完整列表(实际上是 ENGLISH_STOP_WORDS 中的__all__)。因此，如果要使用该列表以及更多项目，可以执行以下操作:
from sklearn.feature_extraction import text
stop_words = text.ENGLISH_STOP_WORDS.union(my_additional_stop_words)
(其中my_additional_stop_words是任意字符串序列)，并将结果用作stop_words参数。对CountVectorizer.__init__的输入由_check_stop_list解析，它将直接传递新的frozenset。
sklearn中的逻辑回归类带有L1和L2正则化。如何关闭正则化以获得“原始”逻辑拟合，例如在Matlab中的glmfit？我想我可以设置C =大数，但我认为这不是明智的。有关更多详细信息，请参见文档 http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticR…
将LDA结果从文本的Pandas列矢量化为多列 - python我的熊猫专栏文字很大，我想首先对该专栏的整个文字训练一个LDA模型，并确定50个主题：doc_clean = df['tweet_tokenized'].tolist() dictionary = corpora.Dictionary(doc_clean) doc_term_matrix = [dictionary.doc2bow(doc…
Python GPU资源利用 - python我有一个Python脚本在某些深度学习模型上运行推理。有什么办法可以找出GPU资源的利用率水平？例如，使用着色器，float16乘法器等。我似乎在网上找不到太多有关这些GPU资源的文档。谢谢！ 参考方案 您可以尝试在像Renderdoc这样的GPU分析器中运行pyxthon应用程序。它将分析您的跑步情况。您将能够获得有关已使用资源，已用缓冲区，不同渲染状态上…
Python:图像处理可产生皱纹纸效果 - python也许很难描述我的问题。我正在寻找Python中的算法，以在带有某些文本的白色图像上创建皱纹纸效果。我的第一个尝试是在带有文字的图像上添加一些真实的皱纹纸图像（具有透明度）。看起来不错，但副作用是文本没有真正起皱。所以我正在寻找更好的解决方案，有什么想法吗？谢谢 参考方案 除了使用透明性之外，假设您有两张相同尺寸的图像，一张在皱纹纸上明亮，一张在白色背景上有深…
使用sklearn的PCA - python我有一个大输入矩阵，大小为（20，20000），并且正在尝试使用sklearn Python软件包执行PCA。在这里，20代表20个主题，20,000代表20,000个特征。下面是示例代码：import numpy as np from sklearn.decomposition import PCA rng = np.random.RandomState(…