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发表于
2022-07-26
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更新于
2022-07-28
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量化交易
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浏览量:
文章作者:
爱编程的小明
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https://kobal.top/%E6%8B%A9%E6%97%B6%E4%BA%A4%E6%98%93%E6%A8%A1%E5%9E%8B/
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量化交易
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文本模糊匹配
文本模糊匹配主要是指对两段文本含义相近程度的计算,当我们需要处理的数据集比较多样或者是未标准化的脏数据时,通过模糊匹配主要实现的是去除重复值的操作。 高级的模糊匹配涉及到的是自然语言处理的一部分内容,这里所说的模糊匹配则是一种相对比较简单的匹配方式,例如两个相近的表达方式(‘underground’ ‘subway’),一些可能出现的拼写错误和较小的语法错误或句法偏移(‘apple’ ‘appel’)以及一些并列词语位置的颠倒之类的等等一些不会涉及到语义分析的一些内容。 Python中的fuzzywuzzy库为我们提供了上述所说的功能,这个库中有几种方法: fuzz.ratio(str1,str2):返回两个字符串的差异主要是一些拼写错误导致的可能(返回值为1-100) fuzz.partial_ratio(str1,str2):返回两个字符串表达相同含义可能(返回值1-100),这种方法会对子字符串进行一个匹配,也可以对一些意思相近的词语进行一个更好的识别 token_sort_ratio:匹配时不考虑单词顺序 process...
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PyCaret
PyCaret是Python中的低代码机器学习开发平台,能够自动完成机器学习的整个工作流。 这个库提供了借助相对工整的数据(无缺失值、类型明确)对一类的机器学习模型(分类、回归、聚类)进行训练,该库能够自己对数据集进行处理,并且能够自动生成模型,除此以外还能进行模型的评价和在测试集上的训练,这些都可以在官方文档中的QuickStart中查看。 这个库非常好的一点在于可以直接根据输入数据来判断数据类型然后作相应的数据处理操作,除此以外它也支持自定义的数据处理操作,这些操作可以在官方文档中的Preprocessing中查看。 最后,这个库也支持对于某一个特定的模型进行调优,这些调优可以在官方文档中的Hyperparameter Tuning中查看。
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爱编程的小明
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