第十一次作業——正太（高斯），多項式，伯努利

阿新 • • 發佈：2018-11-26

1.使用樸素貝葉斯模型對iris資料集進行花分類

嘗試使用3種不同型別的樸素貝葉斯：

高斯分佈型

多項式型

伯努利型

2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，對模型進行驗證。

垃圾郵件分類

資料準備：

用csv讀取郵件資料，分解出郵件類別及郵件內容。
對郵件內容進行預處理：去掉長度小於3的詞，去掉沒有語義的詞等
嘗試使用nltk庫：

pip install nltk

import nltk

nltk.download

不成功：就使用詞頻統計的處理方法

訓練集和測試集資料劃分

from sklearn.model_selection import train_test_split

第十一次作業——正太（高斯），多項式，伯努利

1.使用樸素貝葉斯模型對iris資料集進行花分類嘗試使用3種不同型別的樸素貝葉斯：高斯分佈型多項式型伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，對模型進行驗證。垃圾郵件分類資料準備：用csv讀取郵件資料

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