Таблица содержит данные об уникальных словах и их вхождение в вышеупомянутые группы:
Определите количество слов в словаре (на основе приведенных выше таблиц):
Определите общее количество слов в классе «спам» (на основе приведенных выше таблиц):

Другие предметы Колледж Обработка естественного языка (NLP) машинное обучение колледж обучение машинному обучению курсы машинного обучения колледж по машинному обучению программы обучения машинному обучению специальность машинное обучение обучение в колледже колледж информационных технологий профессия в машинном обучении карьерные возможности машинного обучения Новый

Чтобы ответить на ваш вопрос, давайте разберем его на несколько шагов. Мы будем работать с данными, которые вы упомянули, и определим, как извлечь нужную информацию.

Шаг 1: Определение количества уникальных слов в словаре

• Сначала вам нужно просмотреть таблицу, которая содержит данные об уникальных словах. Обычно это может быть список или массив, где каждое слово представлено только один раз.
• Подсчитайте количество уникальных слов. Если у вас есть список слов, вы можете использовать функцию, которая удаляет дубликаты, и затем подсчитать длину оставшегося списка.

Шаг 2: Определение общего количества слов в классе «спам»

• Теперь вам нужно сосредоточиться на классе «спам». Найдите таблицу, в которой указаны слова и их принадлежность к классу (например, «спам» или «не спам»).
• Подсчитайте, сколько раз каждое слово встречается в классе «спам». Это может быть сделано путем фильтрации данных по классу «спам» и суммирования всех вхождений.

Шаг 3: Итоговые результаты

• После выполнения вышеуказанных шагов вы получите два числа: общее количество уникальных слов в словаре и общее количество слов в классе «спам».
• Запишите эти результаты для дальнейшего анализа или отчетности.

Если у вас есть доступ к данным, вы можете использовать программирование (например, на Python) для автоматизации этих шагов. Это поможет избежать ошибок и ускорить процесс подсчета.