读芯术了解情绪划分：如何使用机器学习来保持积极心态？( 二 )
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箱形图提供了详尽的图示 。 图示清晰易懂 ， 它们根据特征或思想给出了三种不同情绪或标签的清晰区分 。 它描绘的结果与KNN图或多或少相同 ， 但它提供了更好的解释：· 坚定：尽管看起来这一特征明显会被归类为积极 ， 但是KNN图表根据数据显示了这三个标签之间的相似性 ， 这种相似性可能会产生误导 。 看看箱型图你就会发现 ， 积极的结果只比另外两个高一点 。 因此 ， 该特征被归类为积极标签 。· 快乐：毋庸置疑 ， 此特征为积极标签 。 但是 ， 它对中性的四分位数远大于正数 ， 如果仅考虑中性和负数 ， 则中性要高于两者 。
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图源：unsplash这个项目非常有趣 。 起初 ， 我以为分类结果是简单且显而易见的 ， 但完成后 ， 我才意识到这不仅仅是个分类 。 一个ML程序不仅能预测人类可以轻松完成的特定任务 ， 还可以对数据集深入分析 。虽然这只是仿人智能的开始 ， 但却非常有趣 ， 也许这就是‘机器学习’命名的由来 。
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编译组：岳馨妍、张天一 相关链接： https://medium.com/swlh/how-i-used-machine-learning-to-help-achieve-mindfulness-d4b21f707b66推荐文章阅读读芯君爱你【读芯术了解情绪划分：如何使用机器学习来保持积极心态？】
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