1、内容概要：本资源主要基朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件过滤分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、主要内容：邮件数据集email，email文件夹下有两个文件夹ham和spam，其中ham文件夹下的txt文件为正常邮件，spam文件下的txt文件为垃圾邮件；停用词文件stopwords_cn.txt；Naive_Bay.py 朴素贝叶斯算法实现源码；Email_NB.py垃圾邮件分类实现源码。

1、内容概要：本资源主要基朴素贝叶斯算法实现新闻分类，适用于初学者学习文本分类使用。 2、新闻分类源码实现过程：将数据集划分为训练集和测试集；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；停用词文件stopwords_cn.txt；Naive_Bay.py 朴素贝叶斯算法实现源码；News_NB.py新闻分类实现源码。

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1、内容概要：资源主要包括：英文文本分类电影评论情感判别源码及数据集等文件。 标注的训练集：labeledTrainData.tsv；测试集：testData.tsv；没有标签的额外训练集：unlabeledTrainData.tsv；停用词过滤表：stopwords.txt；源代码：movie_reviews_analysis.py 2、本资源适用于初学者学习文本分类使用，主要包括数据预处理、机器学习、文件的读取和写入等。

模板：灰度处理-二值处理-轮廓检测-轮廓排序与数字对应上放到字典里 输入图像：灰度处理，礼帽处理，x梯度，闭操作，取轮廓，画到原图像上，得到轮廓的外接矩形，通过宽高比得到目标轮廓，目标轮廓取出，二值化，对每一组中各个数字轮廓提取，resize成和之前模板一样大小，用十个模板分别进行匹配并记录得分

├─视频 │  │      001-课程介绍.mp4 │  │      004-采集模块（分层介绍）.avi │  │      007-采集模块（架构分析  离线架构）.avi │  │      008-采集模块（架构分析  实时架构）.avi │  │      009-采集模块（日志采集  生成数据Jar包试用）.avi │  │      010-采集模块（日志采集  Web项目初体验）.avi │  │      012-采集模块（日志采集  将数据落盘&写入Kafka  测试）.avi │  │      015-采集模块（日志采集  Nginx  配置负载均衡的反向代理）.avi │  │      017-采集模块（日志采集  Logger模块  集群部署  测试流程梳理）.avi │  │       │  ├─day02 │  │      018-采集模块（日志采集  架构&分层回顾）.avi │  │      019-采集模块（日志采集  流程测试回顾）.avi │  │      025-采集模块（业务数据采集  Canal

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