ML之NB：利用NB朴素贝叶斯算法(CountVectorizer/TfidfVectorizer+去除停用词)进行分类预测、评估 / 开普饭

pandas是一个强大的分析结构化数据的工具集:它的使用基础是Numpy(提供高性能的矩阵运算):用于数据挖掘和数据分析,同时也提供数据清洗功能. Pandas中常见的数据结构有两种: Series ...

一.数据合并(两种方法) ①concat import pandas as pdimport numpy as npdf = pd.DataFrame([[2,5, 7, 4,9], [3, np.n ...

什么是SeabornSeaborn是基于matplotlib的图形可视化python包.它提供了一种高度交互式界面,便于用户能够做出各种有吸引力的统计图表.Seaborn是在matplotlib的基础 ...

使用Python实现马尔科夫随机场.蒙特卡洛采样等随机过程算法的前提,就是用Python实现概率的计算.并不只是数值计算,而是能够将随机模拟中常用的各种概率相关的操作,都能用计算机的数据结构来表达,其 ...

各位客官姥爷好,欢迎回来.细心的你们肯定发现在pandas知识点(二)一文中用到了numpy库,numpy库也是我们这些数据人经常用的python库之一,那么numpy又有哪些知识点呢?我们本节先来看 ...

ML之NB:利用朴素贝叶斯NB算法(CountVectorizer+不去除停用词)对fetch_20newsgroups数据集(20类新闻文本)进行分类预测.评估输出结果设计思路核心代码 htt ...

ML之NB:(NLP)基于sklearn库利用不同语种数据集训练NB(朴素贝叶斯)算法,对新语种进行语种检测输出结果测试01:I love you 测试02:Ich liebe dich 训练数据 ...

ML之NB:基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测基于news新闻文本数据集利用朴素贝叶斯算法实现文本分类预测设计思路更新-- 输出结果 <class 'pandas ...

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输出结果设计思路核心代码 vec = CountVectorizer() X_train = vec.fit_transf ...

朴素贝叶斯算法简单高效,在处理分类问题上,是应该首先考虑的方法之一. 1.准备知识贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类. 这个定理解决了现实生活里经常遇到 ...

ML之NB&LoR:利用NB(朴素贝叶斯).LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+CountVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析-五分类预测输出结果数据 ...

ML之NB&LoR:利用NB(朴素贝叶斯).LoR(逻辑斯蒂回归)算法(+TfidfVectorizer)对Rotten Tomatoes影评数据集进行文本情感分析-五分类预测输出结果数据 ...

ML之NB:利用朴素贝叶斯NB算法(TfidfVectorizer+不去除停用词)对20类新闻文本数据集进行分类预测.评估输出结果设计思路核心代码 class TfidfVectorizer F ...

ML之NB:基于news新闻文本数据集利用纯统计法.kNN.朴素贝叶斯(高斯/多元伯努利/多项式).线性判别分析LDA.感知器等算法实现文本分类预测相关文章 ML之NB:基于news新闻文本数据集利 ...

ML之NB：利用NB朴素贝叶斯算法(CountVectorizer/TfidfVectorizer+去除停用词)进行分类预测、评估