05 2020 档案

13-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 20:06 荔枝干 阅读(159) 评论(0) 推荐(0)
12.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 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # sever地址改成 h 阅读全文
posted @ 2020-05-19 15:51 荔枝干 阅读(130) 评论(0) 推荐(0)
11.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。 联系：分类与聚类都是在数据集中寻找离自己最近的点 区别：分类是一种有监督学习，目的是为了确定点的类别，而类别是已知的；聚类是一种无监督学习，目的是将点分为成若干个类，事先是没有类别的。 简述什么是监督学习与无监督学习。 监督学 阅读全文
posted @ 2020-05-11 22:24 荔枝干 阅读(151) 评论(0) 推荐(0)