Countvectorizer - बाइनरी - विकल्प

कक्षा CountVectorizer इनपुट यू सामग्री एन्कोडिंग यू यूटीएफ -8 डीकोडअर्जर यू सख्त पट्टीअनुमतियाँ कोई भी लोअरकेस नहीं सचमुच प्रीप्रोसेसर कोई नहीं टोकनेइज़र कोई भी स्टॉपगेड नहीं कोई भी टोकनपटल यूबंब्ब एनग्र्राम्रेंज 1 1 विश्लेषक यू शब्द मैक्सडीएफ 1 0 दिमाग 1 अधिकतम विशेषताएं कोई भी शब्दावली कोई भी द्विआधारी गलत डीप्पे टाइप स्रोत। टेक्स्ट दस्तावेज़ों को टोकन के मैट्रिक्स के लिए बनाया गया है.यह क्रियान्वयन उपयोग करते हुए गिनती का एक विरल प्रतिनिधित्व करती है। यदि आप कोई पूर्व-प्राथमिक शब्दकोश प्रदान नहीं करते हैं और आप एक विश्लेषक का उपयोग नहीं करते हैं जो किसी विशेष प्रकार का चयन करता है तो सुविधाओं की संख्या डाटा का विश्लेषण करके पाया जाने वाला शब्दावली आकार के बराबर होगा। यदि फ़ाइल नाम, फिट करने के लिए एक तर्क के रूप में पारित होने वाले अनुक्रम फाइलनामों की सूची होने की उम्मीद है, जो विश्लेषण करने के लिए कच्ची सामग्री को लाने के लिए पढ़ने की आवश्यकता होती है। अनुक्रम वस्तुएं होनी चाहिए एक पठन विधि फ़ाइल-जैसी ऑब्जेक्ट जिसे बाइट को स्मृति में लाने के लिए कहा जाता है। अन्यथा इनपुट को अनुक्रम स्ट्रिंग होने की उम्मीद है या बाइट आइटम होने की संभावना है डिफ़ॉल्ट रूप से सीधे एन्कोडिंग स्ट्रिंग, यूटीएफ -8 का विश्लेषण किया जाता है। यदि बाइट्स या फ़ाइलों का विश्लेषण करने के लिए दिया जाता है, तो इस एन्कोडिंग को डीकोड करने के लिए प्रयोग किया जाता है। यदि कोई बाइट अनुक्रम दिया गया है, तो उस विश्लेषण के लिए क्या करना चाहिए, जो दिए गए एन्कोडिंग के नहीं वर्णित हैं डिफ़ॉल्ट, यह सख्त है, जिसका अर्थ है कि एक यूनिकोडडेकोडएआरआर उठाया जाएगा अन्य मूल्यों को अनदेखा कर दिया जाता है और प्रीप्रोसेटिंग चरण के दौरान ऐक्सेंट को हटाया जाता है। ascii एक तेज़ तरीका है जो केवल प्रत्यक्ष ASCII मैपिंग यूनिकोड वाले वर्णों पर ही काम करता है जो थोड़ी धीमी विधि है जो काम करता है किसी भी वर्ण पर कोई भी डिफ़ॉल्ट नहीं करता है। क्या सुविधा शब्द या चरित्र n-grams का विकल्प होना चाहिए विकल्प charwb वर्ण की सीमाओं में केवल पाठ से वर्ण n-ग्राम बनाता है। यदि एक कोलेबल पारित किया जाता है तो इसका उपयोग सुविधाओं के अनुक्रम को निकालने के लिए किया जाता है कच्चे, अप्रसारित इनपुट का प्रीप्रोसेसर कॉल करने योग्य या कोई भी डिफ़ॉल्ट नहीं है। टोकनिंग और एन-ग्राम पीढ़ी के कदमों को संरक्षित करते समय प्रीप्रोसेसिंग स्ट्रिंग ट्रांसफ़ॉर्मेशन स्टेज को दोहराएं। पूर्वनिर्धारित और पूर्व-प्रोसेसिंग और एन-ग्राम पीढ़ी के कदमों को संरक्षित करते समय स्ट्रिंग टोकनिज़ेशन चरण को दोहराएं। केवल विश्लेषक word. ngramrange tuple minn, maxn पर लागू होता है। विभिन्न एन-ग्राम के लिए एन-वैल्यू की सीमा का निम्न और ऊपरी सीमा निकाली जा सकती है एन के सभी मूल्यों जैसे कि मिनन एन मैक्सएन का उपयोग किया जाएगा। यदि अंग्रेजी, अंग्रेजी के लिए एक अंतर्निहित स्टॉप शब्द सूची का उपयोग किया जाता है। यदि कोई सूची है, तो उस सूची को रोकने के शब्दों को माना जाता है, जिसके परिणामस्वरूप सभी को निकाल दिया जाएगा टोकन केवल तब लागू होता है जब विश्लेषक word. If कोई नहीं, कोई स्टॉप शब्द उपयोग नहीं किया जाएगा maxdf को 0 0, 1 0 की श्रेणी में मान के लिए सेट किया जा सकता है, ताकि शब्दों का अंतराल कॉर्पस दस्तावेज़ आवृत्ति के आधार पर स्वचालित रूप से पता लगाना और फ़िल्टर किया जा सके। लिवरकेस बूलियन, डिफ़ॉल्ट रूप से सही। सभी वर्णों को टोकेनिंग से पहले लोअरकेस में परिवर्तित करें। नियमित अभिव्यक्ति क्या दर्शाती है जो टोकन का गठन करती है, केवल अगर विश्लेषक शब्द डिफ़ॉल्ट regexp 2 या अधिक अल्फ़ान्यूमेरिक वर्ण विराम चिह्न के टोकन का चयन करता है पूरी तरह से अनदेखा किया जाता है और हमेशा एक टोकन के रूप में व्यवहार करता है सेपरेटर. एमएक्सडीएफ फ्लोट 0 0, 1 0 या इंट, डिफॉल्ट 1 0.जब शब्दावली का निर्माण करना उन नियमों को अनदेखा करते हैं जिनके पास दिए गए थ्रेशोल्ड कॉरपस-विशिष्ट स्टॉप शब्द की तुलना में सख्ती से अधिक दस्तावेज़ आवृत्ति है, यदि पैरामीटर, दस्तावेजों के अनुपात का प्रतिनिधित्व करता है पूर्णांक निरपेक्ष गणनाएं इस पैरामीटर को अनदेखा कर दिया जाता है यदि शब्दावली कोई भी नहीं है। mindf float 0 0, 1 0 या int, default 1. में जब शब्दावली का निर्माण उन नियमों को अनदेखा करते हैं जिनके पास दस्तावेज़ आवृत्ति दी गई सीमा से कड़ाई से कम है यह मान भी है साहित्य में कटा हुआ कहा जाता है यदि फ्लोट, पैरामीटर दस्तावेजों के अनुपात का प्रतिनिधित्व करता है, पूर्णांक निरपेक्ष गणनाएं यदि शब्दावली कोई नहीं है, तो इस पैरामीटर को अनदेखा कर दिया जाता है। मैक्सफ़ेक्चर इंट या कोई नहीं, डिफ़ॉल्ट कोई नहीं। अगर कोई नहीं, तो शब्दावली बनाएं जो केवल कॉरपस में शब्द आवधिकता के अनुसार अधिकतम शीर्ष विशेषताएं.यदि यह शब्दावली कोई भी नहीं है, तो इस पैरामीटर को अनदेखा किया जाता है। शब्दावली मैपिंग या इटरेबल, वैकल्पिक। या तो एक मैपिंग ईगा डायरेक्ट जहां चाबियाँ शर्तें हैं और मान हैं फीचर मैट्रिक्स में सूचकांक, या शर्तों के ऊपर एक पायसीबंदर यदि नहीं दिया जाता है, तो इनपुट शब्दावली से निर्धारित किया जाता है मैपिंग में इंडेक्स को दोहराया नहीं जाना चाहिए और इसमें 0 और सबसे बड़ी सूचकांक के बीच कोई अंतर नहीं होना चाहिए। बाइनरी बुलियन, डिफ़ॉल्ट झूठी। यदि सही है, तो सभी गैर शून्य संख्याएं 1 पर सेट की गई हैं यह असतत संभाव्य मॉडल के लिए उपयोगी है जो कि पूर्णांक गणनाओं के प्रकार के बजाय मॉडल बाइनरी ईवेंट, वैकल्पिक। मैट्रिक्स के प्रकार Fittransform या रूपांतरण द्वारा लौटाए गए हैं। दस्तावेज़ अवधि मैट्रिक्स के लिए दस्तावेज़ों को ट्रांसंसफ़ॉर्म करें। init इनपुट यू सामग्री एन्कोडिंग यू utf-8 decodeerror यू सख्त stripaccents कोई भी लोअरकेस सही प्रीप्रोसेसर कोई नहीं टोकनेवाला कोई नहीं stopwords कोई भी नहीं टोकनपटल uubwwb ngramrange 1 1 विश्लेषक यू शब्द maxdf 1 0 mindf 1 maxfeatures कोई भी शब्दावली कोई द्विआधारी झूठी dtype प्रकार स्रोत buildanalyzer source. Return एक कोयला जो प्रीप्रोसेसिंग और टोकनिंग का प्रबंधन करता है। टोकनिंग से पहले पाठ को पूर्वप्रक्रिया करने के लिए एक फ़ंक्शन लौटाएं। किसी फ़ंक्शन को एक अनुक्रम में विभाजित करने वाला फ़ंक्शन लौटाएं टकनों की। यूनिकोड प्रतीकों की एक स्ट्रिंग में इनपुट को डीकोड करें। डिकोडिंग की रणनीति वेक्टर के मापदंडों पर निर्भर करती है। कच्चे दस्तावेज़ों में सभी टोकनों की एक शब्दावली शब्दकोश जानें। Gedik Forex Yorum. Cuma Gn Yellen, जैक्सन होल टूप्लान्स्न्डा कोनुमा यपेकक बीएचटी हज़िरान अय्यदा येलेन एबीडी istihdamndaki bymeyi ve daha yksek enflasyonu destekleyen olumlu glerin Halen negatif gelimelere ar basacan kaydederken, Ilave kademeli फैज artrmnn uygun olduunu sylemiti Gedik विदेशी मुद्रा Yorum Bourse एन ligne Au Sngal GEDK निजी ले TANIIN KENDMZ MTERLERMZN YERNE KOYARIZ Yaptmz यानी उसके ज़मान nem veriyoruz tutkuyla balyz ve ट्रकी डे 2016 टेम्यूज अंडेडा 81 343 कॉनट सैटल्ड 2023 ई काडर कामु व ज़ल सेकेट्रान 150 मिलिअर्स द्त्र यात्रा यापस बेकलेनियोर ड्न्य कोनट सतलारन्डा, स्टैनबुल 11 903 कोयनाट सई इइल एन वाईक्सेक पया 14,6 साहिप पुरानी गदिक यार्रम, स्टर्लिंग ब्रुब्रू मिटरेलरिन इट्टीयार्नार्का ओलार्क कुर्डु गेदिक प्राइवेट सिक्युरिटी पियास्लार्न्डा बिर आईल्की और ग्रैक्सलेटियर जीसीआईसीएक्स बोनर ऑप्शन विदेशी मुद्रा में वृद्धि करने के लिए अपने आप को यह बताना होगा कि विदेशी मुद्रा में यापमैक ग्वाहिर की डायरी डायनेत बकालल अल्फू हट्ट्नन यासाल यूएरी बोरैदा यार यार अमरिका, योरम व तावसियेलरी यारमैन काम्पलम डेडलर यत्रम डैनमेनल हिजमीटी एआरसी जीईडीके निजी ले टैनिन केंडमज एमटेरलेरमेजन येर्ने कोयरीज याप्टम यानी उसके ज़मानी नाम वरीयोरज़ व टाटुकुला बेवलज़ फाइनेंशियल टाइम्स को जैक्सन होल डे, मर्किज बैंकों के साथ मिलनसार बैंकों के साथ मिलते हैं। एक्सचेंज के जरिए विदेशी मुद्रा कारोबार के लिए मास्टरफ़ाइन वी बुक 3 पीडीएफ विदेशी मुद्रा में गिरावट आई है। ते इमानी यममाक ग्ाह्टर डाययर्स दियेनत बकानल अलो फेफ्ता हट्टनन गेदिक के बारे में विदेशी मुद्रा की शिकायतों और सुझाव, जीडीक फॉरेक्स ग्राहक की समीक्षाएं बिग बॉस यूके विदेशी मुद्रा गायक निजी ले टैनिन केंडजेड एमटीरर्लमेरजेन यार्न कोयरीज यप्टमज़ यानी उनके ज़माने नाम वरीओरज़ वे टूटुकुला बालीज़। टर्की जीनेनट कॉनट सैटलर 2016 टेम्यूज अयांद बिअर नास्की यॉल एनिन आइना ग्रे 15,8 ऑरन्डा अजालारक 81 343 बूथु सैटलार्न ग्रे स्टैनबुल यू, 7 955 कॉनट सीट 9 8 इल अंकारा, 4 810 कॉनट सीट 5 9 इल ज़मीर इज़ीलेगी गेदिक एक्सचेंज योर डेंडी सीनेमा सत्र टाइम्स फॉरेन सिक्योर सॅट द डब्लू डब्लूडु इलर स्रेस्ला 3 कॉन्यट इल आर्सहान, 5 कॉनट आईल हककर और 21 कॉन्ट्रैक्ट ओल्ड टीके टीसीडीडी नैन टेकेलिनी केल्डेकक वज़ल सेक्ट्रन केंडी लोकोमटीफ़ीयल याक टामस सलेकक यूनेटमेलीक केटी गेडेक एक्सचेंज योरम ग्लोबल एंड एनालिज़, यबंक टकस ओरानलार, पीयस बेकलेन्तेरिरी, पियासा एनालिज़ि 30.30 ऑस्टोस 2016 साल 2016 में ऑस्ट्रेलिया 26 अक्टूबर 2016 अक्टूबर 2016 2016 औपनिवेशिक रेटिंग 29 औस 2016 साल के पहले दिन में 1 साल का आंकड़ा 2016 की तीसरी तिमाही के दौरान गेदिक फॉरेक्स यानी 3 स्वर्ण सैनिकों का विदेशी मुद्रा फैक्टरी विदेशी मुद्रा केंद्र गुरुत्वाकर्षण बैंड के सूचक संकेतक। सबसे ज्यादा ट्रेडिंग साइटें .24 विकल्प व्यापार 10 मिनट की द्विपक्षीय व्यापार। सौदास खाता खोलें एक डेमो खाता खोलें। बॉस कैपिटल प्रारंभ ट्रेडिंग लाइव आज। विकल्प। हम कैम्पबेल, सीए में स्थित हैं और दक्षिण बाय में यदि आप अपने सभी ऑटो बॉडी की दुकान की मरम्मत की ज़रूरतें पूरी करने के लिए समर्पित हैं तो यो आप अपने नि: शुल्क ऑटो मरम्मत लागत मूल्यांकन का अनुरोध करना चाहते हैं, तो अपने निशुल्क अनुमान के लिए यहां क्लिक करें हम कैम्पबेल, सीए में स्थित हैं और दक्षिण बाय काउंटीवेक्षक यंत्र द्विआधारी विकल्पों में अपने सभी ऑटो बॉडी की दुकान की 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विश्वविद्यालय में, दिसंबर 2014 प्रश्न टिप्पणी स्वागत चाहे आप कैम्ब्रिज क्षेत्र में एक शरीर की दुकान या दक्षिण सैन जोस में एक शरीर की दुकान या कहीं और के बीच में देख रहे हैं, हम आपके सभी ऑटो शरीर की मरम्मत ड्रैगन ऑप्शंस ड्रैगन ऑप्शंस लिमिटेड का व्यापार नाम है, जो कि साइप्रस सिक्योरिटीज और एक्सचेंज कमीशन लाइसेंस द्वारा अधिकृत और विनियमित है। ड्रैगन ऑप्शंस अनुभवी व्यापारियों की एक समर्पित टीम की दिमागी उपज है। Countvectorizer द्विआधारी विकल्प बाइनरी एक शब्द है जहां दो एक प्रश्न का उत्तर देने के लिए या एक फ्रैंक एक्ट सारांश को व्यक्त करने के लिए विकल्प विदेशी मुद्रा बाजार संभ्रांत ऑटो बॉडी कैम्पबेल लाइव सिग्नल में 1386 व्हाईट ओक्स रोड पर ड्राइव मार्ग के अंत में स्थित है। विदेशी टेबिक बाइनरी ऑप्शन ट्रेडिंग दो दिशाओं पर निर्भर है - उच्च और निम्न - सम्मान के साथ वस्तुओं की कीमतों, विदेशी मुद्रा बाजार दरों और सूचकांकों के लिए। सबसे अच्छा ट्रेडिंग साइटें .2Option व्यापार 10 मिनट की द्विपदीय। ट्रेडमार्क खाता एक डेमो खाता खोलें। बॉस कैपिटल स्टार्ट ट्रेडिंग लाइव टुडे 4 2 फीचर एक्सट्रैक्शन। मॉड्यूल का इस्तेमाल प्रारूप में स्वरूपों में निकालने के लिए किया जा सकता है, जो कि मशीन शिक्षण एल्गोरिदम द्वारा समर्थित प्रारूपों जैसे टेक्स्ट और इमेज से मिलते हैं। फीचर निष्कर्षण फ़ीचर चयन से पहले से अलग है मशीनों के सीखने के लिए उपयोगी संख्यात्मक विशेषताओं में टेक्स्ट या छवियों को बदलना, बाद में ये मशीन सीखने की तकनीक है जो इन विशेषताओं पर लागू होती है। 2 2 डिकटें से फीचर्स लोड हो रही हैं। क्लास DictVectorizer का उपयोग सूची के रूप में दर्शित फीचर एरेज़ को परिवर्तित करने के लिए किया जा सकता है स्किमकिट-सीखने के अनुमानकों द्वारा उपयोग किए गए नमुपी स्किपी प्रतिनिधित्व के लिए मानक पायथन डॉट ऑब्जेक्ट्स। जबकि विशेष रूप से प्रोसेस करने के लिए तेज़ नहीं है, पायथन के शब्दकोश का उपयोग करने के लिए सुविधाजनक होने के फायदे हैं, स्पैसर अनुपस्थित सुविधाओं को इसके अलावा सुविधा नामों को संग्रहीत और संग्रहीत करने की आवश्यकता नहीं है मूल्यों के लिए। DictVectorizer जो एक-के-कश्मीर या एक-एक गर्म कोडन के लिए विशिष्ट उर्फ ​​नाममात्र, असतत सुविधाओं के लिए कहा जाता है लागू करता है gorical सुविधाओं विशेषता-वैल्यू जोड़े हैं, जहां मूल्य के लिए संभावनाओं के असतत की सूची के लिए प्रतिबंधित है, जैसे कि विषय पहचानकर्ता, वस्तुओं के प्रकार, टैग, नाम। निम्नलिखित में, शहर एक विशिष्ट विशेषता है जबकि तापमान एक पारंपरिक संख्यात्मक विशेषता है। DictVectorizer भी प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण मॉडल में प्रशिक्षण अनुक्रम क्लासिफायर के लिए एक उपयोगी प्रतिनिधित्व परिवर्तन है जो विशेष रूप से रुचि के किसी विशेष शब्द के आसपास फीचर खिड़कियां निकालने से काम करते हैं। उदाहरण के लिए, मान लीजिए कि हमारे पास पहले एल्गोरिथम है जो भाषण पो के टैग्स को निकालता है जो हम चाहते हैं एक अनुक्रम क्लासिफायर ईगा चंकर प्रशिक्षण के लिए पूरक टैग के रूप में उपयोग करने के लिए निम्नलिखित शब्द वाक्य के चारों ओर निकाले गए विशेषताओं की ऐसी एक खिड़की हो सकती है, जो वाक्य में बैठे थे। बिल्ली का विवरण चटाई पर बैठता है.यह विवरण एक विरल दो-आयामी मैट्रिक्स में सदिश हो सकता है सामान्यीकरण के लिए एक पाइप होने के बाद शायद क्लासीफायर में भोजन करने के लिए। जैसा कि आप कल्पना कर सकते हैं, अगर एक ext दस्तावेजों के कॉर्पस के प्रत्येक व्यक्तिगत शब्द के चारों ओर इस तरह के एक संदर्भ को प्रभावित करता है जिसके परिणामस्वरूप मैट्रिक्स बहुत व्यापक हो जाएंगे जिनमें से अधिकतर अधिकांश समय शून्य के लिए मूल्यवान होते हैं, जिससे परिणामस्वरूप डेटा संरचना में फिट हो सके स्मृति DictVectorizer वर्ग एक के बजाय डिफ़ॉल्ट रूप से एक मैट्रिक्स का उपयोग करता है। 2 2 फ़ीचर हैशिंग। वर्ग फ़ीचरहाशर हाई-स्पीड, कम-मेमरी वेक्टर निर्माता जो कि एक फीचर हैशिंग या हैशिंग चाल के रूप में जाने वाली तकनीक का उपयोग करता है एक हैश तालिका बनाने के बजाय प्रशिक्षण में आने वाली सुविधाओं में से, वेक्टरोजक के रूप में, फ़ीचरहाशर के उदाहरण, नमूने मैट्रिक्स में अपनी कॉलम इंडेक्स को सीधे निर्धारित करने के लिए सुविधाओं के लिए एक हैश फंक्शन लागू करते हैं, नतीजे की कीमत पर नतीजे की गति पर इसका परिणाम गति और कम मेमोरी उपयोग बढ़ जाता है याद रखें कि इनपुट सुविधा कैसा दिखती है और इनवर्सेट्रांसफोर्म पद्धति नहीं है। चूंकि हैश फ़ंक्शन असंबद्ध सुविधाओं के बीच टकराव का कारण हो सकता है, एक हस्ताक्षरित हैश फ़ंक्शन का उपयोग किया जाता है और सिग हैश मान के n एक विशेषता के लिए आउटपुट मैट्रिक्स में संग्रहीत मूल्य का संकेत निर्धारित करता है इस तरह, टक्कर त्रुटि जमा करने के बजाय रद्द होने की संभावना है, और किसी भी आउटपुट फ़ीचर का अपेक्षित मतलब शून्य है। यदि अचूक सत्य है निर्माता को पास किया गया, पूर्ण मूल्य लिया जाता है यह कुछ टकराव से निपटने को नापसंद करता है, लेकिन आउटपुट को ऐसे अनुमानक को पारित करने की इजाजत देता है, जैसे कि गैर-नकारात्मक इनपुट की उम्मीद होती है। फ़ेचरहाशर या तो मैपिंग जैसे पायथन के डिक्ट और इसके वेरिएंट्स को स्वीकार करता है कंस्ट्रक्टर पैरामीटर के आधार पर संग्रह मॉड्यूल, फीचर, वैल्यू युग्ज या तार, फीचर, वैल्यू युग्ज की सूचियों के रूप में माना जाता है, जबकि एकल स्ट्रिंग्स का 1 का एक निहित मूल्य है, तो feat1, feat2, feat3 को feat1 के रूप में परिभाषित किया गया है, 1, feat2, 1, feat3, 1 यदि कोई भी नमूना एक नमूने में कई बार उत्पन्न होता है, तो संबंधित मानों को इस तरह का दोहराया जाएगा, 2 और करतब, 3 5 बनें, 5 5 फ़ीचर हैशर का आउटपुट अलवा है सीएसआर प्रारूप में एक मैट्रिक्स वाईएस। फ़ीचर हैशिंग दस्तावेज वर्गीकरण में नियोजित किया जा सकता है, लेकिन फ़ीचरहाशर के विपरीत शब्द विभाजन या यूनिकोड-टू-यूटीएफ -8 एन्कोडिंग को छोड़कर किसी भी अन्य पूर्वप्रक्रिया का कार्य नहीं किया जा सकता है, नीचे हैशिंग चाल के साथ एक बड़े टेक्स्ट कॉर्पस को वेक्टरिंग करना देखें, एक संयुक्त टोकनेइज़र हैशर के लिए। उदाहरण के तौर पर, एक शब्द-स्तरीय प्राकृतिक भाषा संसाधन कार्य पर विचार करें जो टोकन, पार्टोफ़्सपीच जोड़े से निकाले जाने वाले विशेषताओं की आवश्यकता है। एक सुविधाओं को निकालने के लिए एक पायथन जनरेटर फ़ंक्शन का उपयोग कर सकता है.फिर, कच्चेक को बनाया जा सकता है उपयोग कर रहे हैं और एक हैशर के साथ खिलाया। एक मैट्रिक्स एक्स प्राप्त करने के लिए। एक जनरेटर समझ का उपयोग करें, जो फीचर निष्कर्षण टोकन में आलस का परिचय देता है केवल हैशर से मांग पर संसाधित किया जाता है। 2 2 1 कार्यान्वयन विवरण। फ़ेचरहाशर का उपयोग करता है MurmurHash3 के 32-बिट संस्करण पर हस्ताक्षर किए परिणामस्वरूप और सीमाओं की वजह से, समर्थित सुविधाओं की अधिकतम संख्या वर्तमान में है। Weinberger एट अल द्वारा उपयोग किया गया हैशिंग चाल का मूल स्वरूप tw tw अलग हॅश फ़ंक्शंस और कॉलम इंडेक्स और एक फीचर के संकेत को निर्धारित करने के लिए, क्रमशः वर्तमान कार्यान्वयन इस धारणा के तहत काम करता है कि मुरमुरहैश 3 का चिन्ह बिट अपने अन्य बिट्स से स्वतंत्र है। चूंकि एक सरल मॉडुलो का प्रयोग हैश फ़ंक्शन को बदलना स्तंभ सूचकांक, यह नैतिकताओं के रूप में दो की शक्ति का उपयोग करने के लिए सलाह दी जाती है अन्यथा सुविधाओं को स्तंभों के समान रूप से मैप नहीं किया जाएगा। 2 2 3 पाठ सुविधा निष्कर्षण। 2 3 1 शब्दों का थैले प्रतिनिधित्व। पाठ विश्लेषण एक प्रमुख है मशीन सीखने के एल्गोरिदम के लिए आवेदन फ़ील्ड हालांकि कच्चे डेटा, एंबोरेडम्स के अनुक्रम का अनुक्रम सीधे सीधे एल्गोरिदम को नहीं खिलाया जा सकता क्योंकि उनमें से अधिकतर संख्यात्मक सुविधा वैक्टर को अपेक्षित लम्बाई के साथ कच्चे टेक्स्ट दस्तावेज़ों के बजाय एक निश्चित आकार की अपेक्षा करते हैं। यह पता करने के लिए , स्किकिट-लर्निंग टेक्स्ट सामग्री से संख्यात्मक विशेषताओं को निकालने के सबसे सामान्य तरीके के लिए उपयोगिता प्रदान करती है, अर्थात्.tokenizing स्ट्रिंग्स और प्रत्येक संभव टोकन के लिए एक पूर्णांक आईडी दे, उदाहरण के लिए टोकन विभाजक के रूप में श्वेत-स्थान और विराम चिह्न का उपयोग करके। प्रत्येक दस्तावेज में टोकन की घटनाओं को समापन करना। सामान्यीकृत नमूने दस्तावेज़ों में होने वाले कम होने वाले टोकनों के सामान्यकरण और वजन के साथ वजन। इस योजना में, सुविधाओं और नमूनों को निम्नानुसार परिभाषित किया गया है। व्यक्तिगत टोकन आवृत्ति सामान्यीकृत होती है या नहीं एक सुविधा के रूप में माना जाता है। किसी दिए गए दस्तावेज़ के लिए सभी टोकन आवृत्तियों के वेक्टर को एक बहुभिन्नरूपी नमूना माना जाता है। दस्तावेजों का एक संग्रह इसलिए मैट्रिक्स द्वारा एक पंक्ति प्रति दस्तावेज़ और एक स्तंभ प्रति टोकन जैसे शब्द कॉर्पस में होते हैं। हम वैक्टरिंग को पाठ के दस्तावेजों को संख्यात्मक सुविधा वैक्टरों में संग्रहित करने की सामान्य प्रक्रिया को कॉल करते हैं। यह विशिष्ट रणनीति टोकनिज़न, गिनती और सामान्यीकरण को बग ऑफ वर्ड या बैक ऑफ एन-ग्राम प्रस्तुतीकरण कहा जाता है। दस्तावेज़ में शब्दों की रिश्तेदार स्थिति की जानकारी को पूरी तरह से अनदेखा करते समय शब्द घटनाएं। 2 2 2 2 2 Sparsit y. As अधिकांश दस्तावेज़ आमतौर पर कॉर्पस में इस्तेमाल किए गए शब्दों के बहुत छोटे उपसमूह का उपयोग करेंगे, परिणामस्वरूप मैट्रिक्स में कई विशेषताओं के मूल्य होंगे जो आमतौर पर 99 से अधिक होते हैं। उदाहरण के लिए 10,000 लघु पाठ दस्तावेज़ों का एक संग्रह जैसे ईमेल एक शब्दसंगत का प्रयोग एक आकार के साथ कुल में 100,000 अद्वितीय शब्दों के क्रम में किया जाएगा, जबकि प्रत्येक दस्तावेज़ में 100 से 1000 अद्वितीय शब्द अलग-अलग होंगे। क्रम में स्मृति में ऐसे मैट्रिक्स को स्टोर करने में सक्षम होने के साथ ही बीजीय संचालन मैट्रिक्स वेक्टर तेज करने के लिए, कार्यान्वयन आम तौर पर एक विरल प्रतिनिधित्व का उपयोग करेगा जैसे कि पैकेज में उपलब्ध कार्यान्वयन। 2 3 3 आम वेक्टरोजर उपयोग। कॉन्ट्रैक्टरिकॉइजर एक क्लास में टोकनिंग और आवृत्ति दोनों की गणना करता है। इस मॉडल में कई मापदंड हैं, हालांकि डिफ़ॉल्ट मान काफी उचित हैं विवरण के लिए संदर्भ प्रलेखन देखें। पाठ का एक संक्षिप्त वर्गीकरण के शब्द घटनाओं को टोकने और गिनने के लिए इसका उपयोग करें। डिफ़ॉल्ट कॉन्फि जीभ कम से कम 2 अक्षरों के शब्दों को निकालने से स्ट्रिंग को अधिसूचित करती है। इस चरण को विशिष्ट कार्य के लिए स्पष्ट रूप से अनुरोध किया जा सकता है। फिट के दौरान विश्लेषक द्वारा पाया जाने वाला प्रत्येक शब्द को परिणामस्वरूप मैट्रिक्स में कॉलम के लिए एक अद्वितीय पूर्णांक सूचकांक दिया जाता है कॉलम को निम्न प्रकार से प्राप्त किया जा सकता है। सुविधा नाम से स्तंभ सूचकांक से कन्वर्ज़ मैपिंग वेक्टर की शब्दावली विशेषता में संग्रहित है। इसलिए ऐसे शब्द जिन्हें प्रशिक्षण कोष में नहीं देखा गया है, उन्हें भविष्य में कॉलों में बदलने की पद्धति को पूरी तरह अनदेखा कर दिया जाएगा। नोट पिछले कॉर्पस में, पहले और आखिरी दस्तावेज में वही शब्द हैं, इसलिए समान वैक्टर में एन्कोड किया जाता है विशेष रूप से हम उस जानकारी को खो देते हैं जो अंतिम दस्तावेज एक पूछताछ फार्म है स्थानीय आदेश की कुछ जानकारी को संरक्षित करने के लिए हम 2- 1 ग्राम व्यक्ति के शब्दों के अतिरिक्त शब्दों के ग्राम। इस वेक्टर द्वारा निकाले जाने वाले शब्दावली इतनी बड़ी है और अब इसे हल कर सकते हैं स्थानीय पोजीशनिंग पैटर्नों में एन्कोडेड इग्जियट्स। विशेष रूप से पूछताछ के रूप में यह केवल अंतिम दस्तावेज में मौजूद है। 2 2 3 4 टीएफ आईडीएफ अवधि भार। एक बड़े टेक्स्ट कॉरपस में, कुछ शब्द बहुत मौजूद होंगे उदा।, ए, में है इसलिए अंग्रेजी में दस्तावेजों की वास्तविक सामग्री के बारे में बहुत सा सार्थक जानकारी लेनी पड़ती है यदि हम सीधा गणना आंकड़ों को एक क्लासिफायरफ़ाइल पर सीधे सीधे खिलाते थे तो ये बहुत ही लगातार शब्दों में दुर्लभ और अधिक दिलचस्प शब्दों की आवृत्तियों को छाया करेंगे। क्रम में पुन: वजन की गिनती के लिए एक क्लासिफायर द्वारा प्रयोग के लिए उपयुक्त फ्लोटिंग प्वाइंट वैल्यू में विशेषता यह टीएफ आईडीएफ ट्रांसफ़ॉर्मेशन का उपयोग करने के लिए बहुत आम है। TF का मतलब है टर्म फ्रीक्वेंसी जबकि टीएफ आईडीएफ टर्म फ़्रीक्वेंसी टाइम्स का उलटा दस्तावेज़-आवृत्ति है। TfidfTransformer की डिफ़ॉल्ट सेटिंग्स का उपयोग करते हुए, TfidfTransformer norm l2 , useidf सच है, smoothidf सच है, sublineartf शब्द आवृत्ति झूठी, किसी दिए गए दस्तावेज़ में एक शब्द शब्द की संख्या की संख्या, idf घटक के साथ गुणा किया जाता है, जो के रूप में गणना की जाती है। where is tota दस्तावेजों की संख्या, और दस्तावेजों की संख्या है जो कि शब्द शामिल हैं परिणामस्वरूप टीएफ - आईडीएफ वैक्टर फिर यूक्लिडियन मानदंड द्वारा सामान्यीकृत होते हैं। यह मूल रूप से खोज इंजन परिणामों के लिए एक रैंकिंग फ़ंक्शन के रूप में जानकारी पुनर्प्राप्ति के लिए विकसित एक शब्द भारोत्तोलन योजना है दस्तावेज़ वर्गीकरण और क्लस्टरिंग में अच्छा उपयोग पाया गया है। निम्नलिखित खंड में अधिक स्पष्टीकरण और उदाहरण होते हैं जो स्पष्ट करता है कि टीएफ-आईडीएफ कैसे ठीक से गिने जाते हैं और साइकिट-सीख एस टी एफआईएफएफ ट्रांसफॉर्मर और TfidfVectorizer में गणना किए जाने वाले TF-idfs मानक पाठ्यपुस्तक संकेतन से थोड़ा भिन्न है आईडीएफ के रूप में परिभाषित करता है। TidyfTransformer और TfidfVectorizer में smoothidf के साथ 1 गिनती idf s denominator के बजाय idf में जोड़ा जाता है। यह सामान्यीकरण TfidfTransformer वर्ग द्वारा लागू किया गया है। अग्रिम कृपया सभी पैरामीटर पर विवरण के लिए संदर्भ दस्तावेज़ीकरण देखें । निम्नलिखित संख्याओं के साथ एक उदाहरण लेते हैं: पहली अवधि 100 समय मौजूद है, इसलिए ये नहीं है रोचक दिलचस्प दो अन्य विशेषताएं केवल 50 से कम समय में हैं इसलिए शायद दस्तावेजों की सामग्री का अधिक प्रतिनिधि। प्रत्येक पंक्ति में यूक्ल यूक्लिडियन आदर्श होने के लिए सामान्यीकृत किया जाता है.उदाहरण के लिए, हम पहले टर्म में टीएफ - आईडीएफ की गणना कर सकते हैं इस तरह से गणना संख्या में पहले दस्तावेज़। अब, यदि हम दस्तावेज़ में शेष 2 शब्दों के लिए इस गणना को दोहराते हैं, तो हमें मिलता है। और कच्चे टीएफ - आईडीएफ के वेक्टर। फिर, यूक्लिडियन एल 2 आदर्श को लागू करने के बाद, हम निम्नलिखित प्राप्त करते हैं दस्तावेज़ के लिए tf-idfs 1. इसके अलावा, डिफ़ॉल्ट पैरामीटर smoothidf सच जोड़ता है 1 अंश और हर तरह के रूप में एक अतिरिक्त दस्तावेज़ में संग्रह में हर शब्द शामिल एक बार देखा गया था, जो शून्य विभाजन को रोकता है। इस संशोधन का उपयोग करते हुए, टीएफ - idf दस्तावेज 1 में तीसरे कार्यकाल में परिवर्तन 1 8473. और एल 2-सामान्यीकृत टीएफ-आईडीएफ में परिवर्तन। फिट पद्धति कॉल द्वारा गणना की गई प्रत्येक फीचर के वजन एक मॉडल विशेषता में संग्रहित हैं। टीएफ आईडीएफ अक्सर पाठ के लिए उपयोग किया जाता है सुविधाओं, वहाँ भी एक और वर्ग है TfidfVectorizer कहा जाता है जो कि एक ही मॉडल में CountVectorizer और TfidfTransformer के सभी विकल्पों को जोड़ता है.जबकि टीएफ आईडीएफ सामान्यीकरण अक्सर बहुत उपयोगी होता है, ऐसे मामले भी हो सकते हैं जहां द्विआधारी घटना चिन्ह बेहतर सुविधाएं प्रदान कर सकते हैं यह गणना के लिए बाइनरी पैरामीटर का उपयोग करके प्राप्त किया जा सकता है विशेष रूप से, कुछ अनुमानकारियों जैसे बर्नोली नेवेय बाईस स्पष्ट रूप से असतत बूलीयन यादृच्छिक चर को मॉडल करते हैं, इसके अलावा, बहुत कम ग्रंथों में शोर टीएफ आईडीएफ मूल्य होने की संभावना है, जबकि द्विआधारी घटना जानकारी अधिक स्थिर है। सामान्य रूप से सुविधा निष्कर्षण मापदंडों को समायोजित करने का सर्वोत्तम तरीका है उदाहरण के लिए, एक क्रॉस-वैस्ट्रिटेड ग्रिड सर्च का उपयोग करना, उदाहरण के लिए, क्लासिफायरर के साथ फीचर एक्सट्रैक्टर को पाइपलाइनिंग करके। 2 3 5 डिकोडिंग टेक्स्ट फाइलें। पाठ वर्णों से बना है, लेकिन फ़ाइलों को बाइट्स से बना है। ये बाइट कुछ एन्कोडिंग के अनुसार वर्णों का प्रतिनिधित्व करते हैं पायथा में पाठ फ़ाइलों के साथ, उनके बाइट्स को यूनिकोड सामान्य एन्कोडिंग नामक एक वर्ण सेट में डीकोड करना चाहिए, एएससीआईआई, लैटिन -1 पश्चिमी यूरोप, कोइ -8-आर रूसी और यूनिवर्सल एनकोडिंग यूटीएफ -8 और यूटीएफ -16 कई अन्य मौजूद हैं। एक एन्कोडिंग को एक वर्ण सेट भी कहा जा सकता है, लेकिन यह शब्द कम से कम सटीक एक ही सेट के लिए कई एन्कोडिंग मौजूद हो सकता है। पाठ सुविधा Scikit में extractors - जानें कि पाठ फ़ाइलों को कैसे डीकोड करना है, लेकिन केवल तभी यदि आप उन्हें बताते हैं कि फाइल में एन्कोडिंग क्या हैं, CountVectorizer इस उद्देश्य के लिए एन्कोडिंग पैरामीटर लेता है आधुनिक टेक्स्ट फ़ाइलों के लिए, सही एन्कोडिंग शायद यूटीएफ -8 है, इसलिए डिफ़ॉल्ट एन्कोडिंग यूटीएफ-8। यदि आपके द्वारा लोड किए जा रहे पाठ को वास्तव में यूटीएफ -8 के साथ एन्कोड नहीं किया जाता है, तो आप एक यूनिकोडडेकोड एरर प्राप्त करेंगे। वेक्टरर्स को डीकोडअरेर पैरामीटर को अनदेखा करने या बदलने के लिए सेट करके त्रुटियों के बारे में चुप होने के लिए कहा जा सकता है Python प्रॉम्प्ट पर अधिक विवरण प्रकार के लिए पायथन फ़ंक्शन के लिए दस्तावेज़ीकरण देखें। यदि आपको टेक्स्ट डिकोड करने में परेशानी हो रही है, तो कोशिश करने के लिए यहां कुछ चीजें हैं। पाठ का वास्तविक एन्कोडिंग क्या है, फ़ाइल शायद हीरा के साथ आ सकती है डर या रीडमेम जो आपको एन्कोडिंग बताता है, या कुछ मानक एन्कोडिंग हो सकता है जिसके आधार पर आप यह कह सकते हैं कि यह टेक्स्ट कहां से आता है। आप यह पता कर पाएंगे कि यह सामान्य रूप से UNIX कमांड फाइल पायथन सीडीडी मॉड्यूल एक स्क्रिप्ट के साथ आता है जो कि विशिष्ट एन्कोडिंग का अनुमान लगाएगा, यद्यपि आप इसके अनुमान के आधार पर भरोसा नहीं कर सकते। आप यूटीएफ -8 की कोशिश कर सकते हैं और त्रुटियों को अनदेखा कर सकते हैं आप एक अर्थहीन वर्ण के साथ सभी डीकोडिंग त्रुटियों को बदलने के लिए बाइट स्ट्रिंग को डीकोड कर सकते हैं या डिकोडअर्ज की जगह वेक्टर में जगह लेना यह आपके विशेषताओं की उपयोगिता को नुकसान पहुंचा सकता है। वास्तविक पाठ विभिन्न स्रोतों से भिन्न हो सकता है जो अलग-अलग एन्कोडिंग का इस्तेमाल कर सकते हैं या यहां तक ​​कि एक एन्कोडिंग में अलग-अलग एन्कोडिंग में भी लोप हो सकते हैं यह एन्कोडेड था यह सामान्य है वेब से प्राप्त पाठ में पायथन पैकेज ftfy स्वचालित रूप से डीकोडिंग त्रुटियों के कुछ वर्गों को सॉर्ट कर सकता है, ताकि आप त्रुटियों को ठीक करने के लिए ftfy का उपयोग करते हुए लैटिन -1 के रूप में अज्ञात पाठ को डीकोड करने और फिर कोशिश कर सकें। यदि एक्सट एन्कोडिंग के मस्तिष्क-मैश में है जो कि सॉर्ट करना बहुत कठिन है, जो कि 20 न्यूजग्रुप डाटासेट के मामले में है, आप साधारण एकल-बाइट एन्कोडिंग जैसे कि लैटिन-1 पर वापस गिर सकते हैं कुछ पाठ गलत तरीके से प्रदर्शित हो सकती है, लेकिन कम से कम बाइट्स का एक ही अनुक्रम हमेशा एक ही सुविधा का प्रतिनिधित्व करेगा। उदाहरण के लिए, निम्नलिखित स्निपेट का उपयोग सर्किट-सीख के साथ नहीं भेजा गया है, तीन ग्रंथों के एन्कोडिंग को अलग-अलग स्थापित करने के लिए अलग-अलग स्थापित होना चाहिए। इसके बाद वह ग्रंथों को सदिश करता है और सीखा जाता है शब्दावली आउटपुट यहाँ नहीं दिखाया गया है Chardet के संस्करण के आधार पर, यह पहले एक गलत हो सकता है। सामान्य रूप में यूनिकोड और वर्ण एन्कोडिंग के परिचय के लिए, जोएल स्पोलस्की के पूर्ण न्यूनतम सॉफ़्टवेयर डेवलपर को यूनिकोड के बारे में पता होना चाहिए। 2 2 3 6 आवेदन और उदाहरण। शब्दों का प्रतिनिधित्व काफी सरल है लेकिन व्यवहार में आश्चर्यजनक रूप से उपयोगी है। विशेष रूप से एक पर्यवेक्षित सेटिंग में यह तेजी से और स्केलेबल रेखीय मॉडल के साथ उदाहरण के लिए दस्तावेज़ क्लासिफायर को प्रशिक्षित करने के लिए सफलतापूर्वक जोड़ा जा सकता है। एक अनसुचित सेटिंग में यह उपयोग करके एक साथ समान दस्तावेज़ों को समूहित करने के लिए उपयोग किया जा सकता है क्लस्टरिंग एल्गोरिदम जैसे कि- के.आम। अंततः क्लस्टरिंग की हार्ड असाइनमेंट बाधा को आराम से एक कॉर्पस के मुख्य विषयों को खोजना संभव है, उदाहरण के लिए, गैर-नकारात्मक मैट्रिक्स फैक्टरसिम एनएमएफ या एनएनएमएफ.4 का उपयोग करके। 2 3 7 बैग की सीमाएं शब्द का प्रतिनिधित्व। unigrams का संग्रह क्या शब्दों के बैग वाक्यांशों और बहु-शब्द अभिव्यक्ति पर कब्जा नहीं कर सकते हैं, प्रभावी ढंग से किसी भी शब्द orde आर निर्भरता इसके अतिरिक्त, शब्द मॉडल का बैग संभावित गलत वर्तनी या शब्द व्युत्पत्तियों के लिए खाता नहीं है। बचाव के लिए एनजी-ग्राम यूनिग्र्राम एन 1 का एक सरल संग्रह बनाने के बजाए, एक बड़ेram एन 2 का संग्रह पसंद कर सकता है, जहां जोड़े की घटनाएं लगातार शब्दों की गणना की जाती है। एक वैकल्पिक रूप से चरित्र एन-ग्राम का संग्रह, गलत वर्तनी और व्युत्पत्तियों के खिलाफ एक प्रतिनिधित्व लचीला माना जा सकता है.उदाहरण के लिए, हम कहते हैं कि हम दो दस्तावेजों के शब्दों के एक संग्रह के साथ काम कर रहे हैं, डब्लूप्रोड्स दूसरे दस्तावेज़ में एक गलत वर्तनी शब्द शब्द का शब्द प्रतिनिधित्व का एक साधारण बैग इन दोनों को बहुत अलग दस्तावेज़ों पर विचार करेगा, दो संभावित विशेषताओं में भिन्नता है एक चरित्र 2-ग्राम प्रतिनिधित्व, हालांकि, 8 में से 4 में से मेल खाने वाले दस्तावेजों को मिलेगा, जो पसंदीदा क्लासिफायरफ़ाइल को बेहतर ढंग से तय करने में मदद करें। ऊपर दिए गए उदाहरण में, चार्वब विश्लेषक का उपयोग किया जाता है, जो केवल एन-ग्राम को शब्द सीमाओं के भीतर वर्णों से स्थान के साथ गद्देदार बनाता है n प्रत्येक पक्ष, चार विश्लेषक, वैकल्पिक रूप से एन-ग्राम बनाता है जो पूरे शब्दों में फैला रहे हैं। शब्द सीमाएं-जागरूक संस्करण चार्वब विशेष रूप से उन भाषाओं के लिए रोचक है जो शब्द पृथक्करण के लिए श्वेत-स्थान का उपयोग करते हैं क्योंकि यह कच्चे चार प्रकार की तुलना में काफी कम शोर सुविधाओं को उत्पन्न करता है उस स्थिति में ऐसी भाषाओं के लिए यह वर्तनी और शब्द व्युत्पत्तियों के संबंध में मजबूती को बनाए रखने के दौरान ऐसे फीचर्स का इस्तेमाल करते हुए प्रशिक्षित क्लासिफायरियों की भविष्यवाणिक सटीकता और अभिसरण गति दोनों में वृद्धि कर सकती है। जबकि कुछ स्थानीय स्थिति जानकारी व्यक्ति के बजाय एन-ग्राम को निकालने से संरक्षित की जा सकती है। शब्द, बैग और एन-ग्राम के बैग दस्तावेज़ के अधिकांश आंतरिक संरचना को नष्ट करते हैं और इसलिए अधिकांश आंतरिक अर्थ द्वारा किए गए अर्थों को नष्ट करते हैं। प्राकृतिक भाषा समझने के व्यापक कार्य को संबोधित करने के लिए, वाक्यों की स्थानीय संरचना और पैराग्राफ को इस प्रकार ध्यान में रखा जाना चाहिए कई ऐसे मॉडल इस प्रकार संरचित आउटपुट समस्याओं के रूप में जायेंगे जो क्रेन हैं स्किकिट-सीख के दायरे के बाहर टिथर। 2 2 8 हैशिंग चाल के साथ एक बड़े टेक्स्ट कोर्टेस को वेक्टरिंग करना। वेक्टरिंग योजना के ऊपर सरल है, लेकिन यह तथ्य है कि यह स्ट्रिंग टोकन से पूर्णांक सुविधा इंडेक्स के लिए एक इन-मेमरी मैपिंग रखता है the vocabulary attribute causes several problems when dealing with large datasets. the larger the corpus, the larger the vocabulary will grow and hence the memory use too. fitting requires the allocation of intermediate data structures of size proportional to that of the original dataset. building the word-mapping requires a full pass over the dataset hence it is not possible to fit text classifiers in a strictly online manner. pickling and un-pickling vectorizers with a large vocabulary can be very slow typically much slower than pickling un-pickling flat data structures such as a NumPy array of the same size. it is not easily possible to split the vectorization work into concurrent sub tasks as the vocabulary attribute would have to be a shared state with a fine grained synchronization barrier the mapping from token string to feature index is dependent on ordering of the first occurrence of each token hence would have to be shared, potentially harming the concurrent workers performance to the point of making them slower than the sequential variant. It is possible to overcome those limitations by combining the hashing trick Feature hashing implemented by the class and the text preprocessing and tokenization features of the CountVectorizer. This combination is implementing in HashingVectorizer a transformer class that is mostly API compatible with CountVectorizer HashingVectorizer is stateless, meaning that you don t have to call fit on it. You can see that 16 non-zero feature tokens were extracted in the vector output this is less than the 19 non-zeros extracted previously by the CountVectorizer on the same toy corpus The discrepancy comes from hash function collisions because of the low value of the nfeatures parameter. In a real world setting, the nfeatures parameter can be left to its default value of 2 20 roughly one million possible features If memory or downstream models size is an issue selecting a lower value such as 2 18 might help without introducing too many additional collisions on typical text classification tasks. Note that the dimensionality does not affect the CPU training time of algorithms which operate on CSR matrices LinearSVC dual True Perceptron SGDClassifier PassiveAggressive but it does for algorithms that work with CSC matrices LinearSVC dual False Lasso etc. Let s try again with the default setting. We no longer get the collisions, but this comes at the expense of a much larger dimensionality of the output space Of course, other terms than the 19 used here might still collide with each other. The HashingVectorizer also comes with the following limitations. it is not possible to invert the model no inversetransform method , nor to access the original string representation of the features, be cause of the one-way nature of the hash function that performs the mapping. it does not provide IDF weighting as that would introduce statefulness in the model A TfidfTransformer can be appended to it in a pipeline if required.4 2 3 9 Performing out-of-core scaling with HashingVectorizer. An interesting development of using a HashingVectorizer is the ability to perform out-of-core scaling This means that we can learn from data that does not fit into the computer s main memory. A strategy to implement out-of-core scaling is to stream data to the estimator in mini-batches Each mini-batch is vectorized using HashingVectorizer so as to guarantee that the input space of the estimator has always the same dimensionality The amount of memory used at any time is thus bounded by the size of a mini-batch Although there is no limit to the amount of data that can be ingested using such an approach, from a practical point of view the learning time is often limited by the CPU time one wants to spend on the task. For a full-fledged example of out-of-core scaling in a text classification task see Out-of-core classification of text documents.4 2 3 10 Customizing the vectorizer classes. It is possible to customize the behavior by passing a callable to the vectorizer constructor. In particular we name. preprocessor a callable that takes an entire document as input as a single string , and returns a possibly transformed version of the document, still as an entire string This can be used to remove HTML tags, lowercase the entire document, etc. tokenizer a callable that takes the output from the preprocessor and splits it into tokens, then returns a list of these. analyzer a callable that replaces the preprocessor and tokenizer The default analyzers all call the preprocessor and tokenizer, but custom analyzers will skip this N-gram extraction and stop word filtering take place at the analyzer level, so a custom analyzer may have to reproduce these steps. Lucene users might recognize these names, but be aware that scikit-learn concepts may not map one-to-one onto Lucene concepts. To make the preprocessor, tokenizer and analyzers aware of the model parameters it is possible to derive from the class and override the buildpreprocessor buildtokenizer and buildanalyzer factory methods instead of passing custom functions. Some tips and tricks. If documents are pre-tokenized by an external package, then store them in files or strings with the tokens separated by whitespace and pass. Fancy token-level analysis such as stemming, lemmatizing, compound splitting, filtering based on part-of-speech, etc are not included in the scikit-learn codebase, but can be added by customizing either the tokenizer or the analyzer Here s a CountVectorizer with a tokenizer and lemmatizer using NLTK. Note that this will not filter out punctuation. Customizing the vectorizer can also be useful when handling Asian languages that do not use an explicit word separator such as whitespace.4 2 4 Image feature extraction.4 2 4 1 Patch extraction. The extractpatches2d function extracts patches from an image stored as a two-dimensional array, or three-dimensional with color information along the third axis For rebuilding an image from all its patches, use reconstructfrompatches2d For example let use generate a 4x4 pixel picture with 3 color channels e g in RGB format. Let us now try to reconstruct the original image from the patches by averaging on overlapping areas. The PatchExtractor class works in the same way as extractpatches2d only it supports multiple images as input It is implemented as an estimator, so it can be used in pipelines See.4 2 4 2 Connectivity graph of an image. Several estimators in the scikit-learn can use connectivity information between features or samples For instance War d clustering Hierarchical clustering can cluster together only neighboring pixels of an image, thus forming contiguous patches. For this purpose, the estimators use a connectivity matrix, giving which samples are connected. The function imgtograph returns such a matrix from a 2D or 3D image Similarly, gridtograph build a connectivity matrix for images given the shape of these image. These matrices can be used to impose connectivity in estimators that use connectivity information, such as Ward clustering Hierarchical clustering , but also to build precomputed kernels, or similarity matrices. Daily News In The World Forex Trading. 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