快速将非数值型目标变量转化为数值型变量，比如把[‘L’,’M’,’N’]转化为[1,2,3]或多维向量类型 转化前： df_train.y.value_counts() C 620 R 477 G 361 M 353

Keras examples-addition_rnn1、任务描述（1）任务概述：主要是利用序列学习来实现两个整数（字符串）的加法（2）任务分析：两个整数相加，需要通过神经网络来训练，于是不能够直接将整型作为神经网络的输入；想想办法，如果将

词带模型：Bag of Words Meets Bags of Popcorn(1)-Bag of WordsTfidf模型：Bag of Words Meets Bags of Popcorn(2)-tfidf这一节采用词向量 1、读取数

本篇是kaggle之电影评论文本情感分类（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）实现的第二篇，语言模型选择的是TFIDF主要参考：https://www.kaggle.com/rajathmc/bag-of-

本篇是kaggle之电影评论文本情感分类（Bag of Words Meets Bags of Popcorn）的实现，主要参照Rajath Chidananda的《Bag of Words Meets Bags of Popcorn》，整

利用python的web服务快速实现模型常驻内存，本方法很low，但是真的很快速，半个小时都能实现。 1、背景前段时间有这样一个需求，通过php接收微信服务器发送来的消息，然后把消息发送给python功能逻辑处理程序。在前期是直接使用ph