05 2020 档案

第十三次作业-垃圾邮件分类2
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, 阅读全文

posted @ 2020-05-23 20:33 、秋天 阅读(165) 评论(0) 推荐(0)

第十二次作业-朴素贝叶斯-垃圾邮件分类
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 2.邮件预处理 邮件分句 句子分词 大小写,标点符号,去掉过短的单词 词性还原:复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nl 阅读全文

posted @ 2020-05-17 20:08 、秋天 阅读(173) 评论(0) 推荐(0)

第十一次-分类与监督学习,朴素贝叶斯分类算法
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。 简述什么是监督学习与无监督学习。 答: 分类简单来说,就是根据文本的特征或属性,划分到已有的类别中。也就是说,这些类别是已知的,通过对已知分类的数据进行训练和学习,找到这些不同类的特征,再对未分类的数据进行分类。而聚类的理解更 阅读全文

posted @ 2020-05-13 15:29 、秋天 阅读(216) 评论(0) 推荐(0)

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