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本文主要是自己从0实现KNN算法以及朴素贝叶斯算法.然后使用英文垃圾邮件数据集进行垃圾邮件分类.常见的代码均调用sklearn库来实现,本文自行实现…本文包含什么？
项目运行的方式项目代码,自己实现KNN算法以及朴素贝叶斯算法.代码介绍运行有问题? csdn上后台随时售后.项目说明
本文主要是自己从0实现KNN算法以及朴素贝叶斯算法.然后使用英文垃圾邮件数据集进行垃圾邮件分类.常见的代码均调用sklearn库来实现,本文自行实现. 首先看模型指标对比:
算法准确率KNN98.33%贝叶斯98.00%算法介绍
KNN
原理很简单：选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。最后，选择k个最相似数据中出现次数最多的分类，作为新数据的分类。 对应的核心算法:
def classifyKNN(inX, dataSet, lab
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