借呗怎么使用 如何使用sklearn中的SVM？
如何使用sklearn中的SVM？
sklearn中有sgdclassizer，通过改变损失函数损失，可以对应不同的分类回归学习者，如下图所示：
默认是使用铰链损失，即实现一个线性支持向量机
首先，我想你可以打印出每一步的时间，看哪一步走更多的时间，并试图找到优化的方法。让我先谈谈我想到的几点。
在sklearn的一些分类方法中，您还可以尝试在其参数中使用multi-process选项。
如果您的培训数据很大，请先尝试LSA、LDA和其他模型来降低维度。这两种方法在sklearn中也可用。
此外，在countvectorizer中，设置mintf和maxtf参数以避免过多的字。虽然这可能对速度影响很小，但可能会对结果产生影响。
如果你在处理中文文本，必须有一个好的停止词和字典。
暂时就这么多了。
使用sklearn做文本分类，速度比较慢，有什么优化方法？
Python作为一种编程语言，近年来通过人工智能得到了迅速的发展。学习python之后，您可以选择以下方向。
1. 后台服务器。现在，这通常与整个堆栈相关联，即所谓的全包前端和后端。在这个方向上，在学习了python的基础知识之后，还需要学习前端知识、数据库知识、Linux系统相关知识，而且几乎所有做后台的人都要使用Linux系统。在学习了这些之后，我们将开始学习后端框架，如flash、Django和tornado。
2. 数据分析。这是目前一个热门的方向。在学习了python的基础知识之后，您需要学习numpy、pandas、Matplotlib、SciPy和其他数据统计分析库。当然，你必须在这方面有一些数学知识。
3. 自动操作和维护。在这个方向上，除了Python基金会，您还必须精通Linux系统。一般来说，你做Linux操作和维护。这一方向对Linux系统提出了更高的学习要求。
4. AI方向。这个方向是当前Python火爆的主要原因。但是这个方向不仅需要Python的基础，而且还需要学习各种算法，对数学有很高的要求。在熟悉了算法之后，我们开始学习各种与人工智能相关的库。这个方向可以细分为许多方向，如计算机视觉、自然语言处理等。你可以学习你想从事的算法和实用库。
学习python之后，有很多方向可供选择。首先，选择一个好的方向，然后继续学习该方向所需的技能。通过做项目指导学习，可以逐步满足工作要求。当然，工作不能停止学习，编程是需要继续学习的。来吧。
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