原文:《机器学习实战》中贝叶斯分类中导入RSS源例子

跟着书中代码往下写在这里卡住了,考虑到可能还会有其他同学也遇到了这样的问题,记下来分享。 先吐槽一下,相信大部分网友在这里卡住的主要原因是伟大的GFW,所以无论是软件翻墙还是肉身翻墙的小伙伴们估计是无论如何也看不到这篇博文的,不想往下看的请自觉使用翻墙技能。 怎么安装feedparser 按书中提供的网址直接安装feedparser会提示错误说没有setuptools,然后去找setuptools ...

2014-07-22 15:48 1 2146 推荐指数:

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机器学习实战1:朴素模型:文本分类+垃圾邮件分类

  学习了那么多机器学习模型,一切都是为了实践,动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的,坚持,共勉。本文主要致力于总结实战中程序代码的实现(python)及朴素模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算,另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 ...

Tue Jun 21 06:19:00 CST 2016 6 21442
[机器学习]-朴素-最简单的入门实战例子

简介 如果你有一个很大的数据集,有很多的变量,而且已知这是一个分类问题,你想快速的得到你的分类结果,那朴素是一个不错的选择,他比一般的分类算法都要快,他的理论基础是概率的贝叶斯定理。 本文会介绍朴素的理论基础,以及一个基于python的实战例子,so,坐稳了,准备开车 ...

Tue Apr 02 05:17:00 CST 2019 1 1190
机器学习基础——带你实战朴素模型文本分类

本文始发于个人公众号:TechFlow 上一篇文章当中我们介绍了朴素模型的基本原理。 朴素的核心本质是假设样本当中的变量服从某个分布,从而利用条件概率计算出样本属于某个类别的概率。一般来说一个样本往往会含有许多特征,这些特征之间很有可能是有相关性的。为了简化模型,朴素 ...

Wed Jan 22 16:38:00 CST 2020 0 232
机器学习-新闻分类实例

基础知识储备: 导入常用python package导入文章content,导入停用词表使用jieba对content内容分词创建函数去除content的停用词(注意格式的不同 dataframe, series, list)统计词频:使用词云画图创建词云展示使用IF-IDF提取关键字 ...

Fri Dec 21 05:24:00 CST 2018 1 1335
机器学习垃圾邮件分类

代码来源于:https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ,本人只是简介学习 1、 .py View Code 2、word_utils.py View Code ...

Tue Jun 18 23:27:00 CST 2019 0 444
机器学习——分类算法详解

一、 前言 分类,是机器学习中比较重要并被广泛使用的一个分类算法,它分类思想主要基于贝叶斯定理。用一句话来描述就是,如果一个事件A发生时,总是伴随事件B,那么事件B发生时,事件A发生的概率也会很大。 分类一个很常见的用途是用在识别垃圾邮件上。我们给定一个学习集,程序通过学习集发现 ...

Mon Oct 27 21:09:00 CST 2014 0 2543
秒懂机器学习---朴素进行垃圾邮件分类实战

秒懂机器学习---朴素进行垃圾邮件分类实战 一、总结 一句话总结: 没必要一次学很多个算法,不然,其实真的一个也不懂,要一个一个搞懂了再往下学 如何讲解这个问题:实例+人话:朴素( P(结果|关键词1,关键词2...) = P(关键词1,关键词2...|结果)*P(结果)/P ...

Thu Jun 06 12:34:00 CST 2019 0 484
 
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