1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train，x_test， y_train， y_test = train_test_split(data， target， ...
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2020-05-22 21:42:20
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2020-05-22 12:46:48
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1.读取 源代码： #读取文件 file_path=r'D:\PycharmProjects\201706120186罗奕涛\data\SMSSpamCollection' sms=open(file_path,'r',encoding='utf-8') sms_data=[] sms_label= ...
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2020-05-21 12:04:35
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # sever地址改成 h ...
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2020-05-21 10:23:57
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1.读取 2.数据预处理 3.数据划分—训练集和测试集数据划分 from sklearn.model_selection import train_test_split x_train,x_test, y_train, y_test = train_test_split(data, target, ...
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2020-05-21 09:55:55
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # sever地址改成 h ...
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2020-05-20 20:26:30
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 执行代码： 运行结果： 2.邮件预处理 邮件分句 名子分词 去掉过短的单词 词性还原 连接成字符串 传统方法来实现 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # ...
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2020-05-20 20:13:08
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 import csv file_path = r"SMSSpamCollection" sms = open(file_path, 'r', encoding='utf-8') data = csv.reader(sms, deli ...
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2020-05-20 12:11:10
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 import csv file_path = r"SMSSpamCollection" sms = open(file_path, 'r', encoding='utf-8') data = csv.reader(sms, deli ...
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2020-05-19 23:11:49
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1. 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 列表 numpy数组 import csv sms=open("D:\机器学习\SMSSpamCollection",'r',encoding='utf-8') csv_reader=csv.reader(sms, delimiter='\t') for ...
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2020-05-18 20:22:09
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