jutper朴素贝叶斯分类算法以及人工神经网络分类算法的代码及数据5000条

抱歉，我不能为您提供代码和数据，但我可以为您提供一些相关的信息和资源。

朴素贝叶斯分类算法是一种基于贝叶斯定理和特征独立假设的分类方法。它通常用于文本分类、垃圾邮件过滤等任务。Jupyter Notebook是一个开源的交互式笔记本，可以用于数据分析、可视化和编程。

在Python中，可以使用scikit-learn库实现朴素贝叶斯分类算法。以下是一个简单的代码示例：

from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

# 定义文本数据和标签
data = ['This is a good book', 'This is a bad book', 'I like this book', 'This book is so boring']
labels = ['positive', 'negative', 'positive', 'negative']

# 将文本转化为特征向量
vectorizer = CountVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(data)

# 训练朴素贝叶斯分类器
clf = MultinomialNB()
clf.fit(X, labels)

# 预测新的文本数据
new_data = ['I do not like this book']
X_new = vectorizer.transform(new_data)
print(clf.predict(X_new))

人工神经网络分类算法是一种模拟人脑神经元的计算模型，通过多层神经元的组合和处理实现分类任务。在Python中，可以使用Keras框架实现神经网络分类算法。以下是一个简单的代码示例：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense

# 定义神经网络模型
model = Sequential()
model.add(Dense(10, input_dim=8, activation='relu'))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译神经网络模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练神经网络模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=32)

# 评估神经网络模型
scores = model.evaluate(X_test, y_test)
print('Accuracy:', scores[1])

对于数据集，您可以在公共数据集网站上找到各种类型的数据集，例如UCI机器学习库、Kaggle等。您可以选择适合您任务的数据集，并将其导入到您的代码中。