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案例：NLP技术实现预测天气冷暖感知度（案例需求和数据准备）

NLP 预测
2018/11/14 Share

小节内容

  • 案例需求
  • 实验数据准备，代码演示
  • 数据分析与可视化，代码演示
  • 算法模型及原理讲解
  • 算法模型构建与实现，代码演示
  • 算法优化与应用

案例需求

[需求]现在你来了一个新任务，任务其实非常简单，就是根据吃冰淇淋、喝水的数量、户外活动时长判断程度天气冷热程度。你现在要做的就是去成都街头采访记录一些游客吃了多少冰淇淋，又喝了几瓶水，他觉得程度天气怎么样（这里只考虑二分类问题，假设只有**‘非常热’和‘一般热’**）。其中特征向量包括两个分别是冰淇淋数t、喝水数t2、户外活动时间t3,标签类别分别是非常热A和一般热B。

数据准备

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代码示例

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# -*- coding: utf-8 -*-
# @Time    : 18-11-14 上午10:14
# @Author  : Ex_treme
# @Email   : pzsyjsgldd@163.com
# @File    : knn.py
# @Software: PyCharm

from numpy import *


def create_dataset():
    """创建数据源，返回数据集和类标签"""
    dataset = array([[8, 4, 2], [7, 1, 1], [1, 4, 4], [3, 0, 5]])  # 数据集
    labels = ['非常热', '非常热', '一般热', '非常热']  # 类标签
    return dataset, labels


if __name__ == "__main__":
    dataset, labels = create_dataset()
    print(dataset, '\n', labels)
    pass
CATALOG
  1. 1. 小节内容
    1. 1.1. 案例需求
    2. 1.2. 数据准备
    3. 1.3. 代码示例
Total : 99
2018
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