05 2020 档案
机器学习-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,
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机器学习-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 #文件读取: #文件读取import csv sms = open("./sklearn朴素贝叶斯/data/SMSSpamCollection", 'r', encoding='utf-8') csv_reader = csv.r
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机器学习-第十一次作业-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。 (1)简述分类与聚类的联系与区别。 分类与聚类的联系:两者有一个共同点,它们都包含这样一个过程:对于想要分析的目标点,都会在数据集中寻找离它最近的点,即二者都用到了NN算法。 分类与聚类的区别:分类的目的是为了确定一个点的类别,具体有哪些类别是已知的。常用
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