1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证。 3. 垃圾邮件分类 数据准备： 用csv读取邮件数据，分解出邮件类别及邮 ...
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2018-12-06 17:59:39
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三、 垃圾邮件分类 数据准备： 用csv读取邮件数据，分解出邮件类别及邮件内容。 对邮件内容进行预处理：去掉长度小于3的词，去掉没有语义的词等 尝试使用nltk库： pip install nltk nltk.download 不成功：就使用词频统计的处理方法 训练集和测试集数据划分 from sk... ...
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2018-11-29 15:16:44
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1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证。 3. 垃圾邮件分类 数据准备： 用csv读取邮件数据，分解出邮件类别及邮 ...
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2018-11-26 13:46:34
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1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证。 3. 垃圾邮件分类 数据准备： 用csv读取邮件数据，分解出邮件类别及邮 ...
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2018-11-25 13:21:42
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一、使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯：高斯分布型、伯努利型、多项式型 #①高斯分布型 from sklearn import datasets iris=datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes impo... ...
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2018-11-22 23:54:16
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今天在读取一个超大csv文件的时候,遇到困难:首先使用office打不开然后在python中使用基本的pandas.read_csv打开文件时:MemoryError 最后查阅read_csv文档发现可以分块读取。 read_csv中有个参数chunksize,通过指定一个chunksize分块大小 ...
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2018-11-19 17:21:29
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1、csv和excel读写对比 开发中经常遇到数据导入和导出功能，csv 和 excel是最常见的数据格式，本文比较了下csv和excel读写相同数据的效率： 相同格式相同行数对比： csv文件比excel文件稍大 csv读取/写入比excel快 下面是读写相同格式数据的对比： csv文件读取工具类 ...
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2018-08-30 00:21:28
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这个是版本的问题引起的，在2.7版本中应该使用代码如下：allElectronicsData=open(r‘AllElectronics.csv‘,‘rb‘)reader=csv.reader(allElectronicsData)print(reader)headers=reader.next在高版本中：allElectronicsData=open(r‘AllElectronics.csv‘,
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2018-08-23 10:46:07
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1 # coding=utf-8 2 from selenium import webdriver 3 from time import sleep 4 import keyword 5 from selenium.webdriver.common.keys import Keys 6 from s... ...
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2018-06-28 22:49:08
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1、导入python内置模块csv 2、读取csv文件内容 使用迭代器读取csv内容的时候，csv中的每一行是一个列表，循环打印出每一个列表。 3、写入csv文件 如果不加newline则会导致每写一行会多一行空格，在line那里不是列表，则会将line中的每个字符占一列，当做列表传入时会只当做一行 ...
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2018-04-16 11:07:59
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