12 2018 档案
摘要:1 #导入房价数据 2 from sklearn.datasets import load_boston 3 boston = load_boston() 4 boston.keys() 5 print(boston.DESCR) 6 data = boston.data #查看数据 7 boston.target #查看房价 8 boston.feature_names #特征 1 #一...
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摘要:1. 数据准备:收集数据与读取 2. 数据预处理:处理数据 3. 训练集与测试集:将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征,将文本解析为词向量 。 5. 训练模型:建立模型,用训练数据训练模型。即根据训练样本集,计算词项出现的概率P(xi|y),后得到各类下词汇出现概率的向量 。 6. 测
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