Python第18章机器学习案例基于朴素贝叶斯算法的文本分类
朴素贝叶斯的文本分类，真的是入门机器学习挺合适的方向之一。
这个项目的源码包叫做《第 18 章机器学习案例——基于朴素贝叶斯算法的文本分类》，里面内容挺实用，尤其适合刚上手的朋友练练手。
文本预用到了nltk和spacy，像分词、去停用词这些都有安排好。预干净了，用CountVectorizer或TfidfVectorizer把文本转成数字，再喂给模型。
模型部分用的是sklearn.naive_bayes里的几个经典模型，MultinomialNB比较适合文本频率那类数据，训练速度快，效果还行。
还有训练、测试划分，甚至交叉验证、混淆矩阵也带了，方便你了解模型表现。哦，顺手还能看看怎么做参数调优。
文件里还打包了个小数据集和可视化脚本，像classification_report、图表输出什么的都有，让你看得明明白白。
如果你对垃圾邮件过滤、新闻分类感兴趣，这套代码直接拿来改就能用。练熟了，再上点更复杂的模型也不怕了。
嗯，要注意的是，数据预那块尽量别跳，干净的数据才有靠谱的结果。
如果你正学机器学习，又对Python有点基础，这个项目蛮值得一试。
文件大小：500.19KB
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