机器学习实战1：朴素贝叶斯模型: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贝叶斯实战中程序代码的实现（python）及朴素贝叶斯模型原理的总结。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 ...
原文：机器学习之垃圾邮件分类（朴素贝叶斯）
. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 运行结果如下： .邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download sever地址改成http: www.nltk.org nltk data 或 https: github.com ...
2020-05-17 17:37 0 629 推荐指数：
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