1.读取 # 读取数据集 def read_dataset(): file_path =r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\机器学习\data\SMSSpamCollection.csv' sms ...
前言 利用简单的机器学习算法实现垃圾邮件识别。 让我们愉快地开始吧 开发工具 Python版本: . . 相关模块: scikit learn模块 jieba模块 numpy模块 以及一些Python自带的模块。 环境搭建 安装Python并添加到环境变量,pip安装需要的相关模块即可。 逐步实现 划分数据集 网上用于垃圾邮件识别的数据集大多是英文邮件,所以为了表示诚意,我花了点时间找了一份中文邮 ...
2021-07-31 10:12 0 147 推荐指数:
1.读取 # 读取数据集 def read_dataset(): file_path =r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\机器学习\data\SMSSpamCollection.csv' sms ...
朴素贝叶斯 概念 对朴素贝叶斯的概念存在疑惑的,可以依此理解条件概率,全概率公式和贝叶斯公式。 附链接帮助理解: 链接1https://blog.csdn.net/Hearthouga ...
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 ...
秒懂机器学习---朴素贝叶斯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:朴素贝叶斯( 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 ...
代码来源于:https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ,本人只是简介学习 1、 贝叶斯.py View Code 2、word_utils.py View Code ...
在这一章,我们将建立一个垃圾邮件过滤分类模型。我们将使用一个包含垃圾邮件和非垃圾邮件的原始电子邮件数据集,并使用它来训练我们的ML模型。我们将开始遵循上一章讨论的开发ML模型的步骤。这将帮助我们理解工作流程。 在本章中,我们将讨论以下主题: l 定义问题 ...
目录 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 模块导入 文本预处理 遍历邮件 训练模型 测试模型 朴素贝叶斯(垃圾邮件分类) 邮箱训练集下载地址 邮箱训练集可以加我微信 ...
贝叶斯的数学基础和理论就不写了,很基础,网上博客也一大堆。这里只写实现的具体过程 (代码复制可以直接使用,没有缺少,里面会有一些测试性的语句) 总的来说实现的过程分成四个步骤 第一部分:一些基础函数的实现 loadDataSet()函数创建了一些实验样本,这个是我们自己写的,用来对代码编写 ...