機器學習實戰1：朴素貝葉斯模型:文本分類+垃圾郵件分類
學習了那么多機器學習模型，一切都是為了實踐，動手自己寫寫這些模型的實現對自己很有幫助的，堅持，共勉。本文主要致力於總結貝葉斯實戰中程序代碼的實現（python）及朴素貝葉斯模型原理的總結。python的numpy包簡化了很多計算，另外本人推薦使用pandas做數據統計。 一 引言 ...
原文：機器學習之垃圾郵件分類（朴素貝葉斯）
. 讀郵件數據集文件，提取郵件本身與標簽。 列表 numpy數組 運行結果如下： .郵件預處理 郵件分句 名子分詞 去掉過短的單詞 詞性還原 連接成字符串 傳統方法來實現 nltk庫的安裝與使用 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 推薦指數：
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