1、（1）多项式 （2）高斯分布型 （3）伯努利型 2、 3、 ...
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2018-11-26 13:33:21
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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 ...
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2018-11-26 13:30:58
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from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #高斯 gnb =GaussianNB() #构造 pred =gnb.fit(iris.data,... ...
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2018-11-26 13:28:49
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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。 ...
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2018-11-26 13:28:14
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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 ...
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2018-11-26 11:49:37
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from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() pred = gnb.fit(iris.data,iris.t... ...
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2018-11-26 11:48:50
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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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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习 1）、简述分类与聚类的联系与区别。 分类——分类是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。 聚类——聚类是事先不知道数据会分为几类，通过分析将数 ...
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2018-11-22 22:31:36
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习 1）、简述分类与聚类的联系与区别。 分类——分类是根据文本的特征或属性，划分到已有的类别中。也就是说，这些类别是已知的，通过对已知分类的数据进行训练和学习，找到这些不同类的特征，再对未分类的数据进行分类。 聚类——聚类是事先不知道数据会分为几类，通过分析将数 ...
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2018-11-22 22:25:15
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