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机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类(垃圾邮件过滤)的数据集下载
PIPI_333
2020-04-11 10:18:15
机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类(垃圾邮件过滤)的数据集,见本人的这篇博客!!!这个资源是本人搜集的支撑数据包!
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/qq_37150711/12321115?utm_source=bbsseo
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Python项目
案例
开发从入门到实战源代码第18章
机器学习
案例
——基于
朴素贝叶斯
算法
的
文本分类
.rar
文件名“第18章
机器学习
案例
——基于
朴素贝叶斯
算法
的
文本分类
”可能包含以下内容: 1.
数据集
:包含各种文本和对应的类别标签,用于训练和测试模型。 2. 预处理脚本:用于清洗和转换文本数据,使其适合输入到模型...
17
机器学习
案例
——基于
朴素贝叶斯
算法
的
文本分类
(
垃圾邮件过滤
)的
数据集
在本
案例
中,我们将深入探讨一个
机器学习
领域的经典应用——基于
朴素贝叶斯
算法
的
文本分类
,特别是
垃圾邮件过滤
。这个
数据集
包含了两类文件:`noSpam` 和 `spam`,分别代表非垃圾邮件(正常邮件)和垃圾邮件。通过...
项目实战-
朴素贝叶斯
算法
实现新闻分类源码及
数据集
.zip
1、内容概要:本资源主要基
朴素贝叶斯
算法
实现新闻分类,适用于初学者学习
文本分类
使用。 2、新闻分类源码实现过程:将
数据集
划分为训练集和测试集;使用jieba模块进行分词,词频统计,停用词过滤,文本特征提取,将...
机器学习
-Python-
朴素贝叶斯
-垃圾邮件
本资源包聚焦于一个具体的
机器学习
应用——垃圾邮件检测,通过使用
朴素贝叶斯
算法
。
朴素贝叶斯
是一种基于概率的分类方法,其基本思想是假设特征之间相互独立,并且每个特征对类别有相同的影响力。在
垃圾邮件过滤
中...
机器学习
,
朴素贝叶斯
约会数据 dating data
在
机器学习
领域,
朴素贝叶斯
算法
是一种广泛应用的分类方法,尤其在
文本分类
、
垃圾邮件过滤
等场景下表现优秀。本资料集“
机器学习
,
朴素贝叶斯
约会数据 dating data”聚焦于利用
朴素贝叶斯
进行预测分析,可能是为了...
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