python入门到高级全栈工程师培训视频学习资料；本资料仅用于学习，请查看后24小时之内删除。 【课程内容】 第1章 01 计算机发展史 02 计算机系统 03 小结 04 数据的概念 05 进制转换 06 原码补码反码 07 物理层和数据链路层 08 网络层和arp协议 09 传输层和应用层 第2章 01 上节课复习 02 arp协议复习 03 字符编码 第3章 01 网络基础和dos命令 02 为何学习linux 03 课程内容介绍 04 操作系统内核与系统调用 05 操作系统安装原理 0

假新闻检测系统 提议的系统分为多个阶段，以根据数据挖掘操​​作领域（例如数据收集，数据预处理，特征提取，特征选择和机器学习模型的实现）完全隔离工作，以进行将新闻分类为是非的预测并预测新闻属于预测标签的概率。 实施了许多机器学习模型，并根据准确性，f1得分，准确性和召回率等指标对机器学习模型的性能进行了比较。 评估模型性能的主要决定指标被选为f1得分，其中考虑了精度和召回率之间的折衷。 在对以下机器学习模型（SVM，逻辑回归，朴素贝叶斯和随机森林）进行了训练和调整之后，实施了投票分类器，将上述

新闻隔离器 在这个项目中，我使用TF-IDF语言模型的概念来检测新文章的主题（给出了文章的摘要）。 TF-IDF->术语频率逆文档频率是一种数字统计量，用于指示单词对文档集合或语料库中的每个文档的重要性。 词频：单词在文档中出现的频率。 这与单词袋的字数相同。 反向文档频率：这是一个单词在整个语料库中出现的频率的度量。 通过惩罚整个语料库中出现的单词分数，tf-idf可以更好地了解单词对语料库特定文档的重要性。 tf-idf分数：每个文档的tf-idf分数，表示该单词与特定文档的相关性