朴素贝叶斯法 – 垃圾邮件分类

本文基于朴素贝叶斯构建一个分类垃圾邮件的模型,研究对象是英文的垃圾邮件。 邮件内容保存在txt文件中,其中分为训练样本train和测试样本test。 在训练样本中正常邮件命名为:pos;垃圾邮件命名为:neg。 同时,可以将待分类的测试样本放入测试文件test中的对于pos,或者neg下,用来进行测试,如果是垃圾邮件则类别为0,反之类别为1。 在朴素贝叶斯法进行垃圾邮件的分类的思想中:有一个方法与一个假设: 贝叶斯定理:求解p(c|x)的问题变成了求解p(x|c)的问题 特征条件独立假设 :X的n个特征在某类确定的条件下都是条件独立的。 具体可以看:[监督学习] 朴素贝叶斯法. 在Gi