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数据集说明: 数据集下包含两个文件夹,其中spam文件夹下为垃圾邮件,ham文件夹下为非垃圾邮件。 数据集格式: txt文件
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
SMS_Spam_Classifier:垃圾邮件分类器
这是改进的朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤算法，论文，希望对你的学习有所帮助。
《机器学习笔记（2）——使用朴素贝叶斯算法过滤（中英文）垃圾邮件》一文中的邮件数据
天真贝叶斯垃圾邮件过滤器 使用多名词朴素贝叶斯算法构建垃圾邮件SMS过滤器 链接到Jupyter Notebook: 该项目致力于使用已经被人类分类的5,572条SMS消息的数据集来构建垃圾邮件过滤器
在UCI数据集上，我们使用朴素贝叶斯算法来对垃圾邮件进行分类。数据集可以从以下链接中访问：https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/sms+spam+collec
采用朴素贝叶斯的学习方法对垃圾邮件进行判别分类。程序可在Matlab中运行。注意：程序代码在压缩包中的Homework 1 solution.pdf 中！
如何使用Python语言基于朴素贝叶斯算法来进行垃圾邮件分类，内含完整的数据集和示例代码，可以帮助读者理解朴素贝叶斯算法的原理及其在垃圾邮件分类中的应用。同时，本文还详细介绍了如何对样本数据进行预处理
机器学习可用于朴素贝叶斯垃圾邮件过滤器中的一些训练集
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