技术标签： 朴素贝叶斯情感分析评分python
相对于「 基于词典的分析 」，「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典，但是需要大量标记的数据，比如： 还是下面这句话，如果它的标签是： 服务质量 - 中 (共有三个级别，好、中、差) �r(�s-�t)�q，其是机器学习，通过大量已经标签的数据训练出
相对于「 基于词典的分析 」，「 基于机器学习 」的就不需要大量标注的词典，但是需要大量标记的数据，比如：
还是下面这句话，如果它的标签是：
服务质量 - 中 (共有三个级别，好、中、差)
�r(�s-�t)�q，其是机器学习，通过大量已经标签的数据训练出一个模型，
然后你在输入一条评论，来判断标签级别
宁馨的点评 国庆活动，用62开头的信用卡可以6.2元买一个印有银联卡标记的冰淇淋，
有香草，巧克力和抹茶三种口味可选，我选的是香草口味，味道很浓郁。
另外任意消费都可以10元买两个马卡龙，个头虽不是很大，但很好吃，不是很甜的那种，不会觉得腻。
标签：服务质量 - 中
朴素贝叶斯1、贝叶斯定理假设对于某个数据集，随机变量C表示样本为C类的概率，F1表示测试样本某特征出现的概率，套用基本贝叶斯公式，则如下所示：
上式表示对于某个样本，特征F1出现时，该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢？
文章浏览阅读4.1k次，点赞3次，收藏27次。1、偏压效应：施加直流电压后，导致电容值变小的特性。I类陶瓷（COG）的电容的偏压效应较弱，II类陶瓷(X7R/X5R/Y5V)的电容的偏压效应较强。而且厂家一般会给出偏压特性曲线（C-U曲线）。在电源电路设计中，要充分考虑。注 ：I类电容指低介电常数电容（ε较小）；II类电容指高介电常数电容（ε较大）2、 偏压效应原因：：以下是我对偏压效应的理解：由于极化分子的正负电荷中心不重合，所以在电子的随机运动下，极化分子的极化强度矢量为0，极化强度指的是电偶极矩的矢量和（方向：由负电荷指向正电荷，方向_电容直流偏压特性
文章浏览阅读3.4w次，点赞10次，收藏11次。cRARk的使用工具下载crark.rarGUI.execRARkGUI可视化界面处理的过程注：之前自己压缩的一些文件，设置了密码；现在密码忘记了，但那些文件还蛮重要，所以想使用cRARk工具进行破解自己的密码。这个博客也是为了方便之后使用，万一下一次又忘记密码了！！！大家要正确使用该工具！！！..._crark
文章浏览阅读9.4k次。//vue组件中是个弹框<template> <el-dialog title="编辑" :visible.sync="editDialog" center :fullscreen="true" append-to-body v-loading="loading"> <iframe :src="iframeurl" frameborder="0" style="width:100%;" :height="height"></iframe> &_前端 vue iframe 打开一个pdf 如何监听打印事件
文章浏览阅读2.2w次，点赞9次，收藏65次。NVMe SSD已经从实验阶段进入到大量业务部署时期，热插拔这个feature变得非常关键。最开始NVMe SSD只是以PCIe接口的形式出现，跟网卡一样放在背板的卡槽上固定，这种形态的NVMe还不适合热插拔。随着U.2接口（如下图）的推出，NVMe SSD可以直接如SATA/SAS硬盘一样放置在前面板，此时的NVMe SSD对热插拔的支持变得理所当然而且必须。_presdet
文章浏览阅读2.6k次。鱼羊 编辑整理量子位 报道 | 公众号 QbitAI编者按：作为一个Java开发者，你是否曾为在PyTorch上部署模型而苦恼？这篇来自AWS软件工程师的投稿，结合实例，详细介绍了DJL这个为Java开发者设计的深度学习库：5分钟，你就能在PyTorch上，用Java实现目标检测。5分钟，用Java实现目标检测文 / 知乎用户@Lanking PyTorch在深度学习领域中的应用日趋广泛，得益于它..._java调用pytorch模型
文章浏览阅读2w次，点赞7次，收藏13次。backdoor-factory简介backdoor-factory是一款后门构建工具。与其他工具不同的是，他不会增加软件的大小，而是利用代码缝隙进行注入，免杀效果更好。backdoor-factory下载kali预装的有坑，应该从github下载。运行命令： git clone https://github.com/secretsquirrel/the-backdoor-factory.gitbackdoor-factory常用命令-h 查看帮助..._backdoor-factory
文章浏览阅读2.5w次，点赞10次，收藏64次。今天给大家分享一篇精文章，关于STM32的SPI主从通信，网上的最多分享的大多都是WQ25L128、SD、单个字节的SPI传输以及单个字节接收发送中断的例子，这里，我给大家分享多个字节自定义协议的SPI通信，考虑到有些同学喜欢用STM32cube建立工程，一般称Hal类工程，也有同学喜欢用库函数或者寄存器版本的工程，后两者比较常见，网上都有STM32F103和STM32F407、STM32F429..._stm32 spi中断
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文章浏览阅读3.1k次。之前写了一个水平的ScrollView，想在里面加一个LinearLayout，并填充满父控件，但是发现无论如何LinearLayout都不能填充满ScrollView，后来找到了方法Mark一下：只要在ScrollView中加上一个android:fillViewport="true"就解决了。可以看出ScrollView里面的子控件是自适应大小的。_scrollview 允许子容器填充
文章浏览阅读2.6k次。SwaggerSwagger与RAML相比，RAML解决的问题是设计阶段的问题，而Swagger则是侧重解决现有API的文档问题，它们最大的不同是RAML需要单独维护一套文档，而Swagger则是通过一套反射机制从代码中生成文档，并且借助ajax可以直接在文档中对API进行交互。因为代码与文档是捆绑的所以在迭代代码的时候，就能方便的将文档也更新了。不会出现随着项目推移代码与文档不匹配的问题_swagger与raml的区别
文章浏览阅读2.5k次。交叉熵代价函数（Cross-entropy cost function）是用来衡量人工神经网络（ANN）的预测值与实际值的一种方式。与二次代价函数相比，它能更有效地促进ANN的训练。在介绍交叉熵代价函数之前，本文先简要介绍二次代价函数，以及其存在的不足。一、二次代价函数的不足ANN的设计目的之一是为了使机器可以像人一样学习知识。人在学习分析新事物时，当发现自己犯的错误越大时，改正的力度就越大。比如投篮：当运动员发现自己的投篮方向离正确方向越远，那么他调整的投篮角度就应该越大，篮球就更容易投进篮筐。同理，_bp神经网络交叉熵loss曲线图
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