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 ...
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2020-05-24 16:25 0 654 推薦指數:
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 ...
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 ...
://www.cnblogs.com/hellcat/p/7195843.html 朴素貝葉斯分類是一種十分簡單的分類算 ...
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 ...
------------------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 ...
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 ...
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 ...
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 ...