灾难响应RNN RF 源码
灾难响应消息分析项目-集成和RNN方法 在本笔记本中,我探索了三种分析文本数据以预测文本主题的方法。 这是通过数据完成的,中有来自灾难幸存者的已编译文本消息,目的是对它们进行分类,以了解处理灾难时的优先级。 文献资料 以下项目是Udacity的数据科学纳米学位计划的一部分,该计划提供了原始数据库。 该信息如图8所示。 表格中分析的文本消息具有三种类型,分布如下所示: 需要注意的另一重要事项是所分析的文本与灾难相对应。 在下面您可以找到不同文本中最常见的10个单词: 在该项目中,您将发现两个部分: 应用程序:在项目的“应用程序”部分中,有一个Web应用程序,它使用分析后的信息来制作图形和
文件列表
Disaster-Response-RNN-RF--master.zip
(预估有个15文件)
Disaster-Response-RNN-RF--master
models
train_classifier.py
5KB
classifier.pkl
133B
proyect_disaster_respones.ipynb
421KB
images
top_10_words.png
16KB
word_cloud.png
164KB
genre_distribution.png
14KB
data
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