基于python和贝叶斯的简单垃圾邮件分类源码(作业).zip

之前做过的一些项目和学习积累，基于matlab程序的各种回归、分类算法实现 MLR - 多元线性回归 PCA - 主成分分析 PLS - 偏最小二乘 LogisticR - 逻辑斯蒂回归 Ganzhiji - 感知机(perception) PSO - 粒子群优化 KNN - K_近邻 Bayes - 贝叶斯 OSC - 正交信号校正 GDescent - 梯度下降 ANN - 人工神经网络 BOOSTING - 提升算法

文字分类 文本分类（文本分类）是自然语言处理中的一个重要应用技术，根据文档的内容或主题，自动识别文档所属的预先定义的类别标签。文本分类是很多应用场景的基础，某些垃圾邮件识别，舆情分析，情感识别，新闻自动分类，智能客服机器人的合并分类等等。此处分为两个部分： 第1部分：基于scikit学习机器学习的Python库，对比几个传统机器学习方法的文本分类 第2部分：基于预训练词向量模型，使用Keras工具进行文本分类，用到了CNN 本文语料：，密码：P9M4。更多新闻标注语料，。 预训练词向量模型来自，下载地址： 。 第1部分：基于scikit-learn机器学习的文本分类方法 基于scikit-

大数据期末大作业 数据挖掘， 爬虫相关，朴素贝叶斯分类器python 简介： 运用爬虫技术以及朴素贝叶斯分类对抓取的新闻进行分类， 分析每种新闻在网站中的占比 已定义的新闻类别： 财经 科技 汽车 房产 体育 娱乐 其他 1. 环境以及依赖 python环境 python==3.9 依赖的第三方库： jieba parseurl bs4 numpy 2. 使用模型 朴素贝叶斯分类器 实现：纯python实现 3. 数据来源 新闻共分7类，新闻信息在此采集： 1 财经 http://finance.qq.com/l/201108/scroll_17.htm 2 科技 http://tech.qq.com/l/201512/scroll_02.htm 3 汽车 http://auto.qq.com/l/201512/scrollnews_02_2.htm 4 房产 http://gd.qq.com/l/house/fcgdxw/more_7.htm 5 体育 http://sports.qq.com/l/201512/scrollnews_01_2.htm 6 娱乐 http

音乐风格分类，使用sklearn中的随机森林，包含数据集清理，特征选择，模型的选择和超参数调参，模型训练，数据可视化等。 包含数据集和jupyter代码，可以直接运行。

使用scikit-learn库中的MLPClassifier（多层感知器分类器）对MNIST手写数字数据集进行训练和评估的示例，神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化

神经网络-多层感知机分类器精度分析Python代码，包括分类报告、混淆矩阵、模型准确率等内容可视化

火灾数据集，数据集分类： * Fire * Neutral * Smoke

1. Matlab实现BP神经网络的数据分类预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出（类别），数据分类预测 3. 评价指标包括：准确率 和 混淆矩阵 4. 包括拟合效果图 和 混淆矩阵 5. Excel数据，要求 Matlab 2018B及以上版本

将属于相同类别的垃圾图片放在一个文件夹中，在 garbage/ 目录下总共有40个文件夹。 第一大类：其他垃圾/ 0: "一次性快餐盒",1: "污损塑料",2: "烟蒂",3: "牙签",4: "破碎花盆及碟碗",5: "竹筷" 第二大类：厨余垃圾/ 6: "剩饭剩菜",7: "大骨头",8: "水果果皮",9: "水果果肉",10: "茶叶渣",11: "菜叶菜根",12: "蛋壳",13: "鱼骨" 第三大类：可回收物/ 14: "充电宝",15: "包",16: "化妆品瓶",17: "塑料玩具",18: "塑料碗盆",19: "塑料衣架",20: "快递纸袋",21: "插头电线",22: "旧衣服",23: "易拉罐",24: "枕头",25: "毛绒玩具",26: "洗发水瓶",27: "玻璃杯",28: "皮鞋",29: "砧板",30: "纸板箱",31: "调料瓶",32: "酒瓶",33: "金属食品罐",34: "锅",35: "食用油桶",36: "饮料瓶" 第四大类：有害垃圾/ 37: "干电池",38: "软膏",39: "过期药物"