Skip to Main Content
Python w uczeniu maszynowym.
book

Python w uczeniu maszynowym.

by Matthew Kirk
May 2018
Intermediate to advanced content levelIntermediate to advanced
224 pages
6h 49m
Polish
APN Promise
Content preview from Python w uczeniu maszynowym.
60 | Rozdział 4: Naiwna klasyfikacja bayesowska
last_idx = first_idx + ngram - padding
ngrams.append (Tokenizer.pad (tokens[first_idx:last_idx], padding))
return ngrams
@staticmethod
def pad (tokens, padding):
padded_tokens = []
for i in range (padding):
padded_tokens.append (Tokenizer.NULL)
return padded_tokens + tokens
Gdy już mamy sposób naparsowanie e-maili idzielenie ich natokeny, możemy przejść
dozbudowania części bayesowskiej: modułu SpamTrainer.
SpamTrainer
Celem modułu SpamTrainer jest osiągnięcie trzech rzeczy:
• Przechowywanie danych uczących
• Budowanie klasykatora bayesowskiego
• Minimalizacja błędów przez sprawdzanie ...
Become an O’Reilly member and get unlimited access to this title plus top books and audiobooks from O’Reilly and nearly 200 top publishers, thousands of courses curated by job role, 150+ live events each month,
and much more.
Start your free trial

You might also like

Python. Programuj szybko i wydajnie

Python. Programuj szybko i wydajnie

Micha Gorelick, Ian Ozsvald
Python. Receptury. Wydanie III

Python. Receptury. Wydanie III

David Beazley, Brian K. Jones

Publisher Resources

ISBN: 9788375413571