基于SVM的中文邮件分类
项目简介
本仓库提供了一个基于支持向量机（SVM）的中文邮件分类项目代码和数据样本集。该项目旨在通过机器学习技术，自动识别和分类中文邮件的内容，帮助用户更高效地管理和处理邮件信息。
资源内容
- 项目代码：包含了完整的Python代码，用于训练和测试SVM模型，并对中文邮件进行分类。
- 数据样本集：提供了用于训练和测试的中文邮件数据集，涵盖了不同类别的邮件内容。
使用说明
- 环境配置：
- 确保已安装Python 3.x。
- 安装所需的Python库，如
scikit-learn、pandas、jieba等。
- 数据准备：
- 使用提供的邮件数据样本集进行训练和测试。
- 可以根据需要自行添加或修改数据集。
- 模型训练：
- 运行项目代码中的训练脚本，生成SVM分类模型。
- 邮件分类：
- 使用训练好的模型对新邮件进行分类，输出分类结果。
注意事项
- 数据样本集的质量和数量对模型性能有显著影响，建议根据实际需求进行调整。
- 代码中可能需要根据实际情况调整参数，以获得最佳分类效果。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展，包括但不限于：
- 优化模型性能
- 增加更多的数据样本
- 改进代码的可读性和可维护性
许可证
本项目代码和数据样本集遵循MIT许可证。详情请参阅LICENSE文件。