一亩三分地这一节我们将通过学习贝叶斯公式、朴素贝叶斯、文本分类案例三部分来了解垃圾邮件识别的算法原理。 首先，我们将理解贝叶斯公式，这是垃圾邮件识别中关键的数学基础； 接着，我们将介绍朴素贝叶斯算法，它建立在贝叶斯公式的基础上； ...
Scikit-Learn 是一个用于机器学习和数据分析的 Python 库，它提供了各种用于数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练和模型评估的工具和算法。我们使用到的朴素贝叶斯算法实现，以及文本特征提取等操作都可以使用...
垃圾邮件分类是一种具有广泛应用场景的二分类问题，可以利用机器学习进行解决，市场上已经有很成熟的垃圾邮件分类软件或集成在 Outlook上 的垃圾邮件过滤插件。接下来，我们使用朴素贝叶斯算法训练一个《垃圾邮件分类器》。 邮...
这一章节主要涉及算法模型训练、算法模型评估、算法模型封装： 算法模型训练： 模型使用已标记的垃圾邮件和非垃圾邮件样本来学习如何识别垃圾邮件； 算法模型评估： 使用测试数据来评估模型的性能； 算法模型封装： 将训练好的相关...
这一部分主要完成两个任务： 将封装的 RecognizerMail 应用到项目中； 将项目打包成可执行程序。 1. 完成代码 在开发的 MainFrame 界面中集成邮件识别器 RecognizerMail。修改 Mai...
单例模式保证一个类的实例只有一个。如何保证一个类只有一个实例，不同的语言语法特性不同，需要结合语言的语法特点来实现。在 C++中的实现方式如下： 上面类通过： 普通构造、拷贝构造私有，从而禁止对象被创建； 提供静态成员变...
在词嵌入（Word Embedding）技术中，通常使用 Softmax 作为输出层来计算词表中所有词的概率分布。如果词表很大，使用 Softmax 将会带来很大的计算开销，因为 Softmax 需要对词表中的每一个词汇...
函数模板特化是 C++ 中一项非常重要的编程技巧。这篇文章，我们讲解下函数模板特化相关知识，主要讲解以下三个知识点： 1. 函数模板特化概念 2. 函数模板特化语法 3. 函数模板特化和函数重载
我们通过一个案例，来了解朴素贝叶斯如何实现垃圾邮件分类。步骤为： 文本转换为数值 朴素贝叶斯训练 朴素贝叶斯推理 我们使用到的训练数据如下： 样本 标签 您中奖了！点击链接领取您的百万大奖。 垃圾 免费试用我们的产品，不...
在算法设计和分析中，学习界的各位前辈总结出了许多算法思想，学习这些算法思想对于我们学习、分析、应用算法有些非常重要的作用。 1. 分治思想 分支思想指的是在解决大型复杂问题的时候，将问题进行分解，拆分成若干较小的问题，将...
当我们将贝叶斯公式应用到实际问题中时，我们发现存在问题。接下来，我们结合下面的数据来看看存在哪些问题。数据如下： 样本数 职业 体型 是否喜欢 1 程序员 超重 不喜欢 2 产品 匀称 喜欢 3 程序员 匀称 喜欢 4 ...
在 Python中，我们可以使用各种工具来将 Python 代码打包成可执行文件，以便在没有 Python 解释器的环境中运行。接下来，我们将了解下如何在 Windows 和 Mac 系统上实现打包可执行程序: pyin...
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