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机器学习——垃圾邮件分类

目录一、贝叶斯决策理论的分类方法1.概念: 2.条件概率二、朴素贝叶斯实现垃圾邮件的步骤 三、代码实现1.收集数据:准备25封正常邮件,25封垃圾邮件 2.完整代码3.结果如下:四、总结 1.实验过程中发现发现无法读取存在D盘的文本数据,出现如下错误:2.解决之后发现数据集出错:3.朴素贝叶斯方法的优缺点解决方法如下:

#分类#人工智能
机器学习——决策树的创建

简单来说决策树就是一棵树,一颗决策树包含一个根节点、若干个内部结点和若干个叶结点,叶结点就是问题的决策结果。也就是说一棵树包括根节点、父节点、子节点、叶子节点。子节点由父节点分裂出来,然后子节点作为新的父节点继续分裂,直到得出最终结果。优点:易于理解和解释,决策树分类很快,可以处理不相关特征数据。缺点: 对缺失数据的数据集处理困难。它构建过程是一个递归的过程,需要确定停止条件,否则过程将不会结束。

#决策树#人工智能
到底了