當前位置：
首頁 >
ML之NB：(NLP)基于sklearn库利用不同语种数据集训练NB(朴素贝叶斯)算法，对新语种进行语种检测
發布時間：2025/3/21
56
豆豆
生活随笔
收集整理的這篇文章主要介紹了
ML之NB：(NLP)基于sklearn库利用不同语种数据集训练NB(朴素贝叶斯)算法，对新语种进行语种检测
小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.
ML之NB：(NLP)基于sklearn庫利用不同語種數據集訓練NB(樸素貝葉斯)算法，對新語種進行語種檢測
?
?
?
?
?
目錄
輸出結果
訓練數據集
設計思路
核心代碼
?
?
?
?
?
輸出結果
測試01：I love you
測試02：Ich liebe dich
?
訓練數據集
數據集下載：不同語種訓練數據集Language_data
?
設計思路
?
?
核心代碼
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, random_state=1) language_detector = LanguageDetector() language_detector.fit(x_train, y_train)test_language='Ich liebe dich' print(language_detector.predict(test_language)) print(language_detector.score(x_test, y_test))?
?
總結
以上是生活随笔為你收集整理的ML之NB：(NLP)基于sklearn库利用不同语种数据集训练NB(朴素贝叶斯)算法，对新语种进行语种检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。
- 上一篇： NLP之TM之LDA：利用LDA算法瞬时
- 下一篇： DayDayUp：微软最有价值专家MVP