機器學習在Python：scikit學習/ Pybrain

Question

我讀了一些教程和介紹，但我不知道我得到了它的竅門，最重要的是，我不知道我的理解ML VS NN完全。

假設我想指示程序（像scikit學習），使其作爲其輸入設置一些語言詞典。例如，我有一個大詞典的意大利話，我可以輸入作爲數組的數組（數組是單個字，並且每個字的每個產品的ASCII值的陣列，一個用於世界的每個字符）：

[ 
    [112, 105, 122, 122, 97], // pizza 
    [109, 097, 109, 109, 97], // mamma 
    ... 
] 

難道不可能性/什麼是最好的圖書館/如何做到這一點：

1. 給出一個單詞，讓程序推斷，如果它可能是一個意大利詞，讓「黑手黨」是公認作爲一個潛在的實際的意大利詞，但「Eichhörnchen」不是（它比意大利的普通世界更長，它包含了像「rnch」這樣的序列，它們在最初的集合中沒有找到，它包含了「ö」在意大利使用）
2. 基於初始設置其他（可能）意大利語單詞。例如，「potomo」不是實際的意大利詞，但據意大利正字它可能是

Answer 1

我覺得樸素貝葉斯分類和KNN可以used.Naive貝葉斯分類被證明可以過濾垃圾郵件，但在此之前你需要一本詞庫。