机器学习之基于文本内容的垃圾短信识别所需数据
资源文件介绍
本仓库提供了一个名为“机器学习之-基于文本内容的垃圾短信识别-所需数据.zip”的资源文件，该文件包含了进行垃圾短信识别任务所需的原始数据和相关辅助文件。具体内容如下：
1. 原始数据
- message80W1: 这是用于训练和测试垃圾短信识别模型的原始短信数据集。数据集包含了80万条短信，涵盖了各种类型的短信内容，包括垃圾短信和正常短信。
2. 自定义词典
- newdic1: 这是一个自定义的词典文件，用于在文本预处理阶段对短信内容进行分词和特征提取。词典中包含了特定领域的词汇和短语，有助于提高模型的准确性。
3. 停用词
- stopword: 这是一个停用词表，包含了在文本处理过程中需要过滤掉的常见无意义词汇，如“的”、“了”、“在”等。使用停用词表可以减少噪音，提高模型的性能。
4. 轮廓图
- duihuakuan: 这是一个轮廓图文件，展示了垃圾短信识别模型的整体架构和流程。轮廓图可以帮助用户更好地理解模型的设计思路和数据处理流程。
使用说明
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下载资源文件: 请下载“机器学习之-基于文本内容的垃圾短信识别-所需数据.zip”文件，并解压缩到您的项目目录中。
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数据预处理: 使用
message80W1数据集进行数据清洗和预处理。在预处理过程中，可以参考newdic1词典和stopword停用词表，以提高数据的质量。 -
模型训练: 使用预处理后的数据进行垃圾短信识别模型的训练。您可以根据需要选择合适的机器学习算法或深度学习模型。
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模型评估: 使用测试集对训练好的模型进行评估，确保模型的准确性和鲁棒性。
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参考轮廓图: 如果您对模型的整体架构和流程有疑问，可以参考
duihuakuan轮廓图，了解模型的设计思路。
注意事项
- 请确保在使用数据集和词典时遵循相关的数据使用协议和隐私政策。
- 在模型训练过程中，建议进行交叉验证和超参数调优，以获得最佳的模型性能。
希望本资源文件能够帮助您顺利完成基于文本内容的垃圾短信识别任务！