# ML_Project
机器学习_基于朴素贝叶斯的语音性别识别及分类器比较
data_analyse.py是绘制各个属性分布图的代码;
demo.py是初步实现高斯贝叶斯的代码;
Four_sorters_sklearn.py是基于sklearn实现的四种分类器代码;
GNB_python.py是整理后的高斯贝叶斯代码;
report.docx是项目报告;
voice.csv是数据集;
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【资源说明】 基于Python机器学习朴素贝叶斯的语音性别识别及分类器比较源码+详细部署文档+全部数据资料(高分项目).zip基于Python机器学习朴素贝叶斯的语音性别识别及分类器比较源码+详细部署文档+全部数据资料(高分项目).zip基于Python机器学习朴素贝叶斯的语音性别识别及分类器比较源码+详细部署文档+全部数据资料(高分项目).zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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基于Python机器学习朴素贝叶斯的语音性别识别及分类器比较源码+详细部署文档+全部数据资料(高分项目).zip (9个子文件)
ML_Project-master
voice.csv 1.02MB
GNB_python.py 8KB
report.docx 973KB
Four_sorters_sklearn.py 3KB
data_analyse.py 950B
__pycache__
sklearn.cpython-37.pyc 1KB
demo.py 5KB
README.md 374B
171265889347208773632.zip 416B
共 9 条
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