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朴素贝叶斯法（文本分类的数据集）
朴素贝叶斯法（文本分类的数据集）
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朴素贝叶斯文本分类数据集
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5星 · 资源好评率100%
朴素贝叶斯 分类算法数据集文本挖掘（Text Mining，从文字中获取信息）是一个比较宽泛的概念，这一技术在如今每天都有海量文本数据生成的时代越来越受到关注。目前，在机器学习模型的帮助下，包括情绪分析，文件分类...
朴素贝叶斯-垃圾邮件分类数据集
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朴素贝叶斯算法是一种在机器学习领域广泛应用的概率分类方法，尤其在文本分类中表现出色，如垃圾邮件识别。它的核心思想是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。在这个数据集中，我们有两个主要文件：“stopwords.txt...
基于朴素贝叶斯的文本分类
浏览：67
5星 · 资源好评率100%
朴素贝叶斯文本分类是一种广泛应用于自然语言处理领域的机器学习方法。它的核心思想是利用概率模型，特别是朴素贝叶斯定理，对文本数据进行分类。在这个项目中，我们主要探讨以下几个方面： 1. **朴素贝叶斯定理**...
基于朴素贝叶斯实现的文本分类
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朴素贝叶斯（Naive Bayes）是一种基于概率论的机器学习算法，尤其在文本分类领域表现出色。它依赖于贝叶斯定理，并假设特征之间相互独立，这是其“朴素”的体现。在这个项目中，我们将深入探讨如何利用Python来实现...
朴素贝叶斯分类Iris数据
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在这个实例中，我们将探讨如何使用朴素贝叶斯分类器处理Iris数据集。 Iris数据集是一个经典的数据集，由生物学家Ronald Fisher于1936年收集，包含三种鸢尾花（Setosa、Versicolour和Virginica）的4个特征：萼片长度...
朴素贝叶斯对于文本分类
浏览：147
在许多文本分类任务中，如垃圾邮件检测、情感分析、主题分类等，朴素贝叶斯都能取得令人满意的结果，且因其计算简单、效率高，尤其适用于大规模数据集。 在实际应用中，`overview.html` 可能是对朴素贝叶斯理论的...
基于传统机器学习(朴素贝叶斯 逻辑斯蒂回归 lightGBM)实现中文文本分类python源码+文本数据集+项目说明.zip
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基于传统机器学习(朴素贝叶斯 逻辑斯蒂回归 lightGBM)实现中文文本分类python源码+文本数据集+项目说明.zip 【项目介绍】 中文文本分类 传统机器学习 目录及文件说明 bert_pretrain存放bert预训练的参数及模型 ...
朴素贝叶斯分类器算法
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朴素贝叶斯分类器是一种基于概率的机器学习算法，它基于贝叶斯定理和特征条件独立假设。在"朴素贝叶斯分类器算法"中，我们主要关注以下几个知识点： 1. **贝叶斯定理**：贝叶斯定理是统计学中的一个重要概念，用于...
项目实战-朴素贝叶斯算法实现新闻分类源码及数据集.zip
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使用jieba模块进行分词，词频统计，停用词过滤，文本特征提取，将文本数据向量化，使用朴素贝叶斯算法进行分类。 3、主要内容：搜狗新闻数据集SogouC，标签包括财经、IT、健康、体育、旅游、教育、招聘、文化和军事...
朴素贝叶斯文本分类器（新浪微博）
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朴素贝叶斯文本分类器是一种基于概率统计的机器学习算法，尤其在文本分类领域中广泛应用。这个特定的项目，"朴素贝叶斯文本分类器（新浪微博）"是针对新浪微博的数据进行情感分析，将微博内容分为积极和消极两类，...
使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件数据集
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总结来说，这个数据集提供了一个实践朴素贝叶斯算法的机会，帮助我们理解如何利用文本特征来区分垃圾邮件和非垃圾邮件，并评估模型的性能。通过处理这个任务，我们可以深入了解文本分类的基本步骤，以及朴素贝叶斯...
朴素贝叶斯算法文本分类JAVA实现
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3星 · 编辑精心推荐
朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类方法，它在机器学习领域被广泛应用，尤其是在文本分类中。该算法基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，因此得名“朴素”。在Java环境下实现朴素贝叶斯分类器，我们可以分为以下...
朴素贝叶斯邮件分类器(包括源代码和数据)
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朴素贝叶斯邮件分类器是一种基于概率统计的机器学习方法，广泛应用于文本分类，特别是垃圾邮件检测。在Python中，可以使用诸如`sklearn`库中的`NaiveBayes`类来实现。本项目提供了朴素贝叶斯算法的源代码和训练数据...
朴素贝叶斯文本分类
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朴素贝叶斯文本分类是一种广泛应用于自然语言处理领域的机器学习方法，主要用于文本数据的分类。它的核心思想是基于贝叶斯定理，并假设各特征之间相互独立，因此得名“朴素”。在这个项目中，我们将使用Java语言来...
朴素贝叶斯文本分类器(java实现)
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朴素贝叶斯文本分类器是一种广泛应用的机器学习算法，尤其在自然语言处理领域，用于将文本数据归类到预定义的类别中。本程序的Java实现深入探讨了这一概念，并提供了完整的工具集，包括源代码、实验报告、可执行程序...
基于朴素贝叶斯算法的文本分类程序_Python
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这个程序是用Python语言实现的，它利用朴素贝叶斯理论对文本数据进行分类。下面将详细介绍朴素贝叶斯算法及其在Python中的实现。 **朴素贝叶斯算法原理** 朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，该定理描述了在给定观察...
Python项目案例开发从入门到实战源代码第18章 机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类.rar
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朴素贝叶斯算法是一种基于概率的分类方法，它在处理文本数据时表现出色，因为其简单且效率高。这个项目是Python编程初学者到进阶者的一个理想实践，将理论知识与实际应用相结合。 首先，我们需要了解朴素贝叶斯算法...
MATLAB实现朴素贝叶斯分类对手写数字数据集进行分类
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在机器学习领域，朴素贝叶斯分类是一种广泛应用的算法，尤其在文本分类和垃圾邮件过滤等领域。本项目将探讨如何使用MATLAB来实现朴素贝叶斯分类器，并将其应用于手写数字识别。手写数字数据集通常是机器学习初学者...
朴素贝叶斯 文本分类
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5星 · 资源好评率100%
朴素贝叶斯文本分类是一种基于概率的机器学习方法，常用于自然语言处理任务，如垃圾邮件过滤、情感分析和主题分类。在这个Java实现的项目中，我们可以通过详细注释理解算法的工作原理，并直接运行代码进行实践。 ...
博客中聚类算法（K-means、FCM、DBSCAN、DPC）的数据集（免积分）
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博客中K-means、FCM、DBSCAN、DPC算法的数据，包括Iris鸢尾花数据集、Wine葡萄酒数据集、Seed小麦种子数据集、glass数据集、WDBD乳腺癌数据集，以及几个人工数据集常用的人工数据集（Flame、Spiral等），下载在直接存入项目文件夹即可，如果下载不了，可以私信我，看到后会及时回复。
机器学习期末复习题及答案
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中文短信数据集-带标签
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本数据集可用于进行文本分类、信息检索等自然语言处理实验，共包含80万条短信。其中：原始数据集data.txt每行为1条短信，格式为“标签\t短信内容”，标签=0表示正常短信，标签=1表示垃圾短信。train.csv和test.csv为拆分后的训练集与测试集，拆分代码为train_test_split.py。stopwords.txt为使用的停用词。 基于该数据集的文本分类详见文章https://
神经网络回归预测--气温数据集
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XGBoost+LightGBM+LSTM-光伏发电量预测
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包含比赛代码、数据、训练后的神经网络模型等。 在分析光伏发电原理的基础上，论证了辐照度、光伏板工作温度等影响光伏输出功率的因素，通过实时监测的光伏板运行状态参数和气象参数建立预测模型，预估光伏电站瞬时发电量，根据光伏电站DCS系统提供的实际发电量数据进行对比分析，验证模型的实际应用价值。 1 数据探索与数据预处理 1.1 赛题回顾 1.2 数据探索性分析与异常值处理 1.3 相关性分析 2 特
Mathwork+Matlab+编程手册
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时间序列预测模型实战案例(Xgboost)(Python)(机器学习)包括时间序列预测和时间序列分类，点击即可运行！
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内容概要 资源包括三部分(时间序列预测部分和时间序列分类部分和所需的测试数据集全部包含在内) 在本次实战案例中，我们将使用Xgboost算法进行时间序列预测。Xgboost是一种强大的梯度提升树算法，适用于各种机器学习任务，它最初主要用于解决分类问题，在此基础上也可以应用于时间序列预测。 时间序列预测是通过分析过去的数据模式来预测未来的数值趋势。它在许多领域中都有广泛的应用，包括金融、天气预报、股
hugging face的models-openai-clip-vit-large-patch14文件夹
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Plecs电力电子仿真PLECS41.64 电力系统仿真软件免安装版本
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超级容易学习的电力电子仿真软件。 PLECS是一个用于电路和控制结合的多功能仿真软件，尤其适用于电力电子和传动系统。 对于仿真Buck电路，Boost电路，单相整流电路，单相逆变电路，三相整流电路，三相逆变电路，LLC电路等都能够完美实现。并且能够直接使用C语言进行编程仿真，让代码直接写完以后完整运行到控制板中。 Plecs主要解决了Matlab Simulink仿真速度很慢，学习过程复杂和困难等
Stable-Diffusion WEBUI 简体中文语言包（2023.05.30更新）
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