1.讀取 # 讀取數據集 def read_dataset(): file_path =r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\機器學習\data\SMSSpamCollection.csv' sms ...
前言 利用簡單的機器學習算法實現垃圾郵件識別。 讓我們愉快地開始吧 開發工具 Python版本: . . 相關模塊: scikit learn模塊 jieba模塊 numpy模塊 以及一些Python自帶的模塊。 環境搭建 安裝Python並添加到環境變量,pip安裝需要的相關模塊即可。 逐步實現 划分數據集 網上用於垃圾郵件識別的數據集大多是英文郵件,所以為了表示誠意,我花了點時間找了一份中文郵 ...
2021-07-31 10:12 0 147 推薦指數:
1.讀取 # 讀取數據集 def read_dataset(): file_path =r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\機器學習\data\SMSSpamCollection.csv' sms ...
朴素貝葉斯 概念 對朴素貝葉斯的概念存在疑惑的,可以依此理解條件概率,全概率公式和貝葉斯公式。 附鏈接幫助理解: 鏈接1https://blog.csdn.net/Hearthouga ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
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 ...
貝葉斯的數學基礎和理論就不寫了,很基礎,網上博客也一大堆。這里只寫實現的具體過程 (代碼復制可以直接使用,沒有缺少,里面會有一些測試性的語句) 總的來說實現的過程分成四個步驟 第一部分:一些基礎函數的實現 loadDataSet()函數創建了一些實驗樣本,這個是我們自己寫的,用來對代碼編寫 ...