原文:機器學習之垃圾郵件分類2

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2020-05-24 16:25 0 654 推薦指數:

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機器學習之貝葉斯垃圾郵件分類

代碼來源於:https://www.cnblogs.com/huangyc/p/10327209.html ,本人只是簡介學習 1、 貝葉斯.py View Code 2、word_utils.py View Code ...

Tue Jun 18 23:27:00 CST 2019 0 444
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 ...

Tue Jun 21 06:19:00 CST 2016 6 21442
Python之機器學習-朴素貝葉斯(垃圾郵件分類)

目錄 朴素貝葉斯(垃圾郵件分類) 郵箱訓練集下載地址 模塊導入 文本預處理 遍歷郵件 訓練模型 測試模型 朴素貝葉斯(垃圾郵件分類) 郵箱訓練集下載地址 郵箱訓練集可以加我微信 ...

Tue May 07 23:57:00 CST 2019 0 1877
機器學習作業---支持向量機SVM(二)垃圾郵件分類

------------------郵件數據預處理------------------ 一:郵件數據讀取 二:預處理操作 (一)預處理內容 預處理主要包括以下9個部分: (二)預處理實現讀取郵件 (三)將Email轉化為詞 ...

Fri May 22 00:33:00 CST 2020 0 1593
秒懂機器學習---朴素貝葉斯進行垃圾郵件分類實戰

秒懂機器學習---朴素貝葉斯進行垃圾郵件分類實戰 一、總結 一句話總結: 沒必要一次學很多個算法,不然,其實真的一個也不懂,要一個一個搞懂了再往下學 如何講解這個問題:實例+人話:朴素貝葉斯( P(結果|關鍵詞1,關鍵詞2...) = P(關鍵詞1,關鍵詞2...|結果)*P(結果)/P ...

Thu Jun 06 12:34:00 CST 2019 0 484
機器學習垃圾郵件分類(朴素貝葉斯)

1. 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: 2.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 ...

Mon May 18 01:37:00 CST 2020 0 629
基於C#的機器學習--垃圾郵件過濾

  在這一章,我們將建立一個垃圾郵件過濾分類模型。我們將使用一個包含垃圾郵件和非垃圾郵件的原始電子郵件數據集,並使用它來訓練我們的ML模型。我們將開始遵循上一章討論的開發ML模型的步驟。這將幫助我們理解工作流程。 在本章中,我們將討論以下主題:     l 定義問題 ...

Wed Jan 15 16:40:00 CST 2020 0 1310
 
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