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机器学习实验:基于朴素贝叶斯的垃圾邮件识别
一、实验问题
基于朴素贝叶斯的垃圾邮件识别
二、实验软件
Python编程语言
三、实验目的
熟悉sklearn模块朴素贝叶斯分类的问题求解过程; 熟悉朴素贝叶斯建模及模型评估方法;
四、实验数据及步骤&#x…
建站知识
2024/11/2 4:36:21
OSI(开放系统互连参考模型)知识点详细介绍!!
开放系统互连参考模型分七层,从低到高是物理层,数据链路层,网络层,传输层,会话层,表示层和应用层
一.物理层(Physical Layer)
物理层位于 OSI/RM 参考模型的最底层,为数…
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2024/11/2 4:38:29
机器学习——垃圾邮件识别——SVM、MNB模型使用
本次案例采用SVM、MNB模型进行对比
用Accuracy、F1 Score进行评估
话不多说直接上代码包括数据集下载
CSDNhttps://mp.csdn.net/mp_download/manage/download/UpDetailed # 读取数据并用空字符串替换空值
df1 pd.read_csv("spamham.csv")
df df1.where((pd.notn…
建站知识
2024/11/2 4:36:47
机器学习十大经典算法之朴素贝叶斯(学习笔记整理)
一、算法概述
朴素贝叶斯分类器是基于概率论的分类模型,其思想是先计算样本的先验概率,然后利用贝叶斯公式测算未知样本属于某个类别的后验概率,最终以最大后验概率对应的类别作为未知样本的预测类别。之所以叫"朴素",…
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2024/11/2 4:38:32
机器学习之朴素贝叶斯:Naive Bayesian(二、算法案例)
一、鸢尾花数据集朴素贝叶斯实现
# 导入算法包以及数据集
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import classification_report,confusion_matrix
from sklearn.naive_bayes import Multinomia…
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2024/11/2 4:33:49
Protobuf跟netty整合
步骤1:创建请求和响应对应的proto模型数据结构 (1)request.proto 内容如下:
syntax "proto3";option java_package "com.bfxy.netty.protobuf";
option java_outer_classname "RequestModule";message Request {strin…
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2024/10/31 16:38:22
统信 UOS 20 初体验
统信 UOS 20 初体验 1、下载UOS 202、安装UOS 202.1、发行版选择debian 10 64位2.2、选择Graphic2.3、语言中文2.4、开始安装2.5、安装完后重启2.6、登录UOS 20 3、使用UOS3.1、包管理器 1、下载UOS 20
下载的是服务器免费授权版 https://www.chinauos.com/resource/download-…
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2024/10/31 16:31:05