Сегодня я только начал пробную версию машинного обучения Udacity Nanodegree, и это первый практический проект курса. Цель проекта — внедрить алгоритм Наивного Байеса и использовать его для выявления спам-сообщений.
Ниже приведен блокнот Jupyter, который я создал. Это простая реализация, направленная на прохождение процесса машинного обучения от начала до конца. Этот первый опыт помог лучше понять различные этапы, связанные с решением задачи машинного обучения, и способы их реализации в коде. Это также было полезно для понимания того, как наивный байесовский метод работает на практике, и его ограничений, таких как отсутствие учета взаимодействия между функциями.
Конечно, есть много улучшений, которые можно сделать, и много разных моделей, которые можно обучить, но это не главное в этой практике.
Для более подробной реализации, включая объяснение алгоритма Наивного Байеса, прочитайте этот учебник от Udacity.
