2025年9月17日
003_训练学习朴素贝叶斯分类器，确定类标记y
摘要： # 计算先验概率 P(Y) def prior_prob(list_Y): probs = {} for c in set(list_Y): probs[c] = Y.count(c)/len(list_Y) return probs # 计算条件概率 P(X_i = v | Y=c) 使用拉普拉斯 阅读全文
posted @ 2025-09-17 22:16 徐徐丶 阅读(18) 评论(0) 推荐(0)
002_文本分类任务的问答
摘要： 1、下面代码中，random_state作为随机种子作用是什么？ train_x, valid_x, train_y, valid_y = model_selection.train_test_split(trainDF['text'], trainDF['label'], test_size=0. 阅读全文
posted @ 2025-09-17 18:15 徐徐丶 阅读(12) 评论(0) 推荐(0)