机器人编程人工智能学什么,机器人编程人工智能方向
字典特征的抽取：
柔弱的乐曲向sk学习。特征提取柔弱的乐曲ort字典矢量器dv=字典矢量器()实例=[{ city :北京，温度:100},{ 城市: 上海，温度:60},{ 城市: 深圳，温度:150 }]数据=dv。拟合_转换(实例)。to array()print(data)print(dv。get _ feature _ names())打印(dv。inverse _ transform(数据))
[[ 0.1.0.100.] [ 1.0.0.60.] [ 0.0.1.150.]][城市=上海，城市=北京，城市=深圳，温度][{ 城市=北京：1.0,温度:100.0},{ 城市=上海：1.0,温度:60.0},{ 城市=深圳：1.0,"温度":150.0}] hpdxrz的提取
来自sk学习。特征提取。文本柔弱的乐曲ort countvectorizercontent=[生命短暂，我喜欢python ，生命太长，我不喜欢python ]vectorizer=counttvectorizer()print(vectorizer。fit _ transform(内容).toarray())[[0 1 1 1 0 1 0 1 0][1 1 1 0 1 0 1]]中文hpdxrz抽取
来自sk学习。特征提取。文本柔弱的乐曲ort CountVectorizercontent=[我不喜欢python ，寿命太长，我不喜欢python ]vector izer=count vector izer()print(vector izer。fit _ transform(内容).toarray())
[[0 0 0 0 0 0 1] [1 1 1 1 1 1 0]] 中文特征化处理
the tender music ort jieba tender music ort numpy as NP from sk learn . feature _ extraction . text tender music ort count vector izer，tfidfvector def cut word(): string result after分词：return: C1，C2，C3 #分词content1=jieba.cut(今天很残酷，明天会更残酷，后天会很美好，但明天晚上大部分肯定会死，所以大家今天不要放弃。)content 2=jieba . cut(‘我们从遥远星系看到的光是几百万年前发出的，所以当我们看到宇宙时，我们是在看它的过去。)content 3=jieba . cut(‘如果你只从一个方面了解一件事，你就不会真正了解它。知道事物真正意义的秘密取决于如何把它与我们所知道的联系起来。)#建立一个列表，获取content1: con1中word的迭代器数据con1=[] con2=[] con3=[]。为content2: con2中的单词追加(word)。append(Word)Word in content 3:con 3 . append(Word)#将列表转换为字符串C1= 。加入(con1) C2=“”。加入(con2) C3=“”。Join (con3)返回c1，c2，C3#中文特征值DEF COUNTVEC (): HPDXRZ提取：Return:None #调用分词对中文文章进行分词c1，c2，c3=cutword() print(分词结果：，C1，C2，C3) #实例化cv=count vector()data=cv . fit _ transform([C1，C2，C3]) print (cv .get _ feature _ names())print(data . toarray())return None #中文特色TF-IDF DEF TF-IDF DEF tfidfvec(): hpdxrz抽取：return:None #调用分词来划分中文文章c1，c2，C3=cutword() print(分词结果：，c1，c2，c3) #实例化TF=tfidfvectorizer(stop _ words=[ one kind ， no ]) data=tf.fit_transform([c1，c2，C3]) print 明天更残酷，后天是美好的，但是明天晚上肯定大部分都死了，所以大家今天不要放弃。 我们从遥远星系看到的光是几百万年前发出的，所以当我们看到宇宙时，我们正在看它的过去。如果你只通过一种方式了解一件事，你就不会真正了解它。知道事物真正意义的秘密取决于如何把它与我们所知道的联系起来。[一种，不会，不，以前，知道，事情，今天，刚刚在，百万年，发出来，依靠，只使用，后天，意义，大部分夜晚，某事，残忍，每一个，看见，真实，秘密，绝对，美丽，联系，过去，就像这样][[00100020000000000000000000000000000000][000000000000]
来自sklearn .预处理弱音乐Ort minmaxscalerdef MMS():minmax=minmax scaler(feature _ range=(2，4))# data=minmax . fit _ transform([[90，2，10，46]，[60，4，15，45]，[75，3，13，46]]data=minmax . fit _ transform([[90，2，10，46]，[60，4，15，45]，[75，3，16
来自sklearn .预处理弱音乐ORT STANDARDSCALERDEF Standard():STD=Standard scaler()data=STD . fit _ transform([[1。-1. 3.], [2. 4. 2.], [4. 6.-1.].print(data)standard()[[-1.06904497-1.35873244 0.98058068][-0.25804 0.
来自sklearn.preprocessing，tender music ORT inputr def Standard():STD=inputr()data=STD . fit _ transform([[1。-1. 3.], [2. 4. 2.], [4. 6.-1.]]打印(数据)标准()[[1。-1.3.] [2.4.2.] [4.6.-1.]] aitest _ 08 _ impactor缺失。
来自sklearn。预处理柔弱的乐曲剩菜估算器柔弱的乐曲ort numpy as npdef im():柔弱的乐曲=imputr(missing _ values= NaN ，strategy=mean ，axis=0)数据=柔弱的乐曲fit_transform([[1，2]，[np.nan，3]，[7，6]])；打印（数据)即时消息()
[[1.2.] [4.3.] [7.6.]] 过滤
来自sk学习。特征选择。方差_阈值柔弱的乐曲剩菜变异阈值柔弱的乐曲ort numpy as NP def variance():van=方差阈值(阈值=0.0)data=van。fit _ transform([[0，2，0，3]，[0，1，4，3]，[0，1，1，3])；打印（数据)差异()[[2 0] [1 4] [1 1]] PCA代码示例
来自sklearn.decomposition柔弱的乐曲ort PCA柔弱的乐曲ort numpy as NP def PCA():pa=PCA(n _ components=3)data=pa。fit _ transform([[2，8，4，5]，[6，3，0，8]，[5，4，9，1])；打印(数据)主成分分析法性别预测代码示例：
来自实例柔弱的乐曲ort treefeatures=[[178，1]，[155，0]，[177，0]，[165，0]，[169，1]，[160，0]]labels=[男性,女性,男性,男性,女性]#创建决策树clfclf=树DecisionTreeClassifier()#将数据交给决策树进行训练clf=clf.fit(特征，标签)#假设此时有一个158的没有胡子的人，机器会如何判断性别？result=clf.predict([[158，0]])print(result)#再次判断172有胡子的人result=clf.predict([[172，1]])print(result)
[女性][男性]
