ML之NB：基于NB朴素贝叶斯算法训练20类新闻文本数据集进行多分类预测 目录 输出结果 设计思路 核心代码 输出结果 设计思路 核心代码 vec CountVectorizer() X_train vec.fit_transform(X_train) X_test vec.transform(X_test)mnb MultinomialNB() mnb.fit(X…

使用SVM、MNB、LR、CNN进行中文邮件分类 一、数据集二、数据预处理三、选择文本特征1.词袋模型2.TF-IDF3.词向量 四、选择模型五、部分代码展示 一、数据集 2006 TREC Public Spam Corpus（中文），大约有6万多封邮件，垃圾邮件42854封…

本文是个人学习笔记，内容主要涉及MultinomialNB(Naive Bayes)对sklearn内置的fetch_20newsgroups——新闻数据抓取器从互联网上即时下载的新闻文本数据进行多类分类。 朴素贝叶斯模型被广泛应用于互联网新闻的分类、垃圾邮件的筛选等分类任务，它单独考…

依据https://github.com/wzmsltw/BSN-boundary-sensitive-network说明，从百度云下载好了特征数据 得到如图几个文件 进入到文件目录，执行（ * 就是 *，不要像我一样把 *替换成01、…、05，执行了5次。。 ） c…

朴素贝叶斯可以细分为三种方法：分别是伯努利朴素贝叶斯、高斯朴素贝叶斯和多项式朴素贝叶斯。下文就这三种方法进行详细讲解和演示。 目录 一、伯努利朴素贝叶斯方法 1.1 例子解答 1.1.1 代码： 1.1.2 结果： 二、高斯朴素贝叶斯方法 2.…

什么是nrm nrm是npm的源管理器 这里的源可以理解为是不同的地址 使用场景 因为npm当前的源只能有一个 当你需要使用的源不止一个的时候nrm就可以很好的帮助你管理npm源 安装nrm npm i nrm -g查看源列表 nrm ls查看当前源 nrm current切换源 nrm use 源名称参考文章&…

1. 概述 BMC， BaseboardManagement Controller， 用来管理服务器上的硬件。 比如，我们操作一台服务器，通常都是用ssh远程连接。登录ssh，我们需要变更网卡地址，命令service network restart, 过了一会儿发现…

概率论是许多机器学习算法的基础，此篇博客会给出一些使用概率论进行分类的方法。 首先从一个最简单的概率分类器开始，然后给出一些假设来学习朴素贝叶斯分类器。我们称之为“朴素”，是因为整个形式化过程只做最原始、最简单的假设。 我们还…