使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件数据集

用python实现的 朴素贝叶斯代码，参考资料是李航写的这本书

本文主要描述了朴素贝叶斯分类方法,包括模型导出和学习描述。实例部分总结了《machine learning in action》一书中展示的一个该方法用于句子感情色彩分类的程序。1 方法概述 学习(参

详细讲解朴素贝叶斯分类,理论与实例相结合

朴素贝叶斯分类 这是泰坦尼克号数据集(5行数据集)的高斯分类方法。 该模型的准确性为62.228%。 通过在我们的分析中使用更多功能,可以提高准确性。

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垃圾邮件过滤器 用java编写的过滤垃圾邮件代码类

具有中文垃圾邮件，正常邮件，测试邮件等资料，可以用于朴素贝叶斯分类来检测垃圾邮件

随着网络技术的越发成熟，邮件因其便捷的特性成为广大人民的交流的方式之一。但网络发展规模越来越大，海量数据问题越发难以处理。与此同时，垃圾邮件也猖獗异常，甚至携带病毒，为人们日常生活带来了不便。如何面对

没有垃圾邮件 一个贝叶斯邮件检测的专家系统 特性 图形界面 支持自定义规则 内置一个方便编写规则的DSL 截图 如何运行 pip install -r requirements.txt python

主要为大家详细介绍了python实现基于朴素贝叶斯的垃圾分类算法,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下