BaşlayınÜcretsiz başlayın

Wikipedia makalelerine NMF uygulamak

Videoda, NMF'nin örnek bir kelime sıklığı dizisini dönüştürmek için nasıl uygulandığını gördün. Şimdi sıra sende: Bu kez, csr matris articles olarak verilen Wikipedia makalelerinin tf-idf kelime sıklığı dizisi üzerinde NMF uygula. Burada modeli uydur ve makaleleri dönüştür. Bir sonraki egzersizde sonucu keşfedeceksin.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

Python'da Unsupervised Learning

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • sklearn.decomposition içinden NMF'yi içe aktar.
  • 6 bileşenli, model adlı bir NMF örneği oluştur.
  • Modeli articles kelime sayımı verisine uydur.
  • model'in .transform() metodunu kullanarak articles'ı dönüştür ve sonucu nmf_features değişkenine ata.
  • nmf_features'ı yazdırarak ilk izlenimi edin (.round(2) değerleri 2 ondalığa yuvarlar).

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# Import NMF
____

# Create an NMF instance: model
model = ____

# Fit the model to articles
____

# Transform the articles: nmf_features
nmf_features = ____

# Print the NMF features
print(nmf_features.round(2))
Kodu Düzenle ve Çalıştır