ml

src/components/ml/pythomDes/InAction/index.js

@@ -7,12 +7,12 @@ class InAction extends Component {
       {
         image: 'https://julyedu-cdn.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mlCourse/m/project_1.png',
         title: ' 基于KNN的电影推荐系统',
-        detail: '基于Surprise库在movielens数据集上实现基于KNN的电影推荐系统。在此之前，你还将学习K近邻算法、协同过滤与推荐系统的本质。'
+        detail: '基于Surprise库使用movielens数据集构建电影推荐系统。在此之前，你还将学习K近邻算法、协同过滤与推荐系统的本质。'
       },
       {
         image: 'https://julyedu-cdn.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mlCourse/m/project_2.png',
         title: ' 使用线性回归预测股票走势',
-        detail: '基于Sklearn库中的线性回归模块实现Google股票走势预测。在此之前，你还将学习线性回归算法的相关细节与对应的代码实战。'
+        detail: '基于Sklearn中的线性回归实现Google股票走势预测。在此之前，你还将学习线性回归算法的相关细节与对应的代码实战。'
       },
       {
         image: 'https://julyedu-cdn.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mlCourse/m/project_3.png',
@@ -22,22 +22,22 @@ class InAction extends Component {
       {
         image: 'https://julyedu-cdn.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mlCourse/m/project_4.png',
         title: '基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤',
-        detail: '文本分类技术是NLP领域较为常见的任务，本项目使用朴素贝叶斯算法对垃圾邮件和正常邮件进行分类，涉及分词和正则表达式的相关内容。'
+        detail: '文本分类是NLP领域较为常见的任务，本项目使用朴素贝叶斯对垃圾邮件和正常邮件进行分类，涉及分词和正则表达式的内容。'
       },
       {
         image: 'https://julyedu-cdn.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mlCourse/m/project_5.png',
         title: ' 基于决策树的用户流失分析预测',
-        detail: '用户流失分析对于提升用户活跃度有着重要的意义，本项目基于Sklearn中的决策树算法实现流失用户预测，并对决策树进行可视化。'
+        detail: '用户流失分析对于提升用户活跃度有重要的意义，本项目基于Sklearn的决策树算法实现流失用户预测，并对决策树进行可视化。'
       },
       {
         image: 'https://julyedu-cdn.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mlCourse/m/project_6.png',
         title: ' 利用随机森林评估特征重要性',
-        detail: '分析特征重要性对于机器学习建模有着重要的意义，本项目基于Sklearn库中的随机森林算法评估UCI葡萄酒数据的特征重要性。'
+        detail: '分析特征重要性对于机器学习建模有重要的意义，本项目基于Sklearn中的随机森林算法评估UCI葡萄酒数据的特征重要性。'
       },
       {
         image: 'https://julyedu-cdn.oss-cn-beijing.aliyuncs.com/mlCourse/m/project_7.png',
         title: ' 基于K-means实现图像分割',
-        detail: '基于Sklearn库中的Kmeans算法实现图像分割，将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合，本质上是一种像素聚类的过程。'
+        detail: '基于Sklearn中的Kmeans算法实现图像分割，将一幅图像分解成互不相交区域的集合，本质上是一种像素聚类的过程。'
       },
     ],
     showAll: false,