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12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类
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 句子分词 大小写，标点符号，去掉过短的单词 词性还原：复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # sever12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类
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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() #12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类
朴素贝叶斯垃圾邮件分类 读邮件数据集文件，提取邮件本身与标签。 2.邮件预处理 2.1传统方法 2.1 nltk库 分词 nltk.sent_tokenize(text) #对文本按照句子进行分割 nltk.word_tokenize(sent) #对句子进行分词 2.2 punkt 停用词 from nltk.corpus import stopwords stops=stopwords12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类
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 句子分词 大小写，标点符号，去掉过短的单词 词性还原：复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # sever12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类
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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 http://www.nltk.or12.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类
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 句子分词 大小写，标点符号，去掉过短的单词 词性还原：复数、时态、比较级 连接成字符串 2.1 传统方法来实现 2.2 nltk库的安装与使用 pip install nltk import nltk nltk.download() # sever