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摘要： 二、中文文本分类 阅读全文

摘要： 1 from sklearn.datasets import load_boston 2 boston = load_boston() 3 boston.keys() print(boston.DESCR) boston.target import pandas as pd df = pd.DataFrame(boston.data) df from sklearn... 阅读全文

摘要： #朴素贝叶斯 from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB clf=MultinomialNB().fit(x_train,y_train) !pip install nltk #读取文件 text = 'Be assured that individual statistics are not disclosed and this i... 阅读全文

摘要： 使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 1.使用高斯分布型对iris数据集进行花分类 2.使用多项式型对iris数据集进行花分类 from sklearn.datasets import load_irisiris = load_iris() from sklearn.naive_bayes 阅读全文

摘要： 简述分类与聚类的联系与区别。 联系：分类与聚类都是对对象的一种划分。 分类是我们给对象分为几个类。聚类是我们把相似的东西集中在一起。 分类要事先定义好类别 ，类别数不变 。聚类的类别是在聚类过程中自动生成的。 分类器的构造方法有统计方法、机器学习方法、神经网络方法等等。常见的聚类算法包括：K-均值聚 阅读全文

摘要： from sklearn.datasets import load_sample_image from sklearn.cluster import KMeans import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np china = load_sample_image("china.jpg") plt.imshow(china) plt.show... 阅读全文

摘要： 4 用python实现K均值算法 运行结果为: 运行结果为: 运行结果为: 运行结果为： 运行结果为： 鸢尾花花瓣长度数据做聚类并用散点图显示。 运行结果为： 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类并用散点图显示. 运行结果为 鸢尾花完整数据做聚类并用散点图显示. 阅读全文

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