05 2020 档案
摘要:1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target,
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摘要:1. 读邮件数据集文件,提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 import csv sms=open("D:\机器学习\SMSSpamCollection",'r',encoding='utf-8') csv_reader=csv.reader(sms, delimiter='\t') for
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摘要:1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 联系:分类和聚类都是把每一条记录归应到对应的类别,对于想用分析的目标点,都会在数据集寻找离它最近的点,二个都用到了NN算法,结果是一样的。 区别:对于分类来说,在对数据集分类时,我们是知道这个数据集是有多少种类的,比如对一个学
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