朴素贝叶斯 垃圾邮件分类

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类的方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模型,对于给定的输入x,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。笔者找到了较好的数据集,通过处理数据,将垃圾邮件向量化并训练模型,得到了较好的训练结果。同时,通过尝试不同分类器的效果,笔者也做出了统计图用于比较优劣。