基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类
资源介绍
本仓库提供了一个基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类资源文件。该资源文件通过朴素贝叶斯算法实现了对垃圾邮件的高效分类，分类效果显著，准确率高达99%。
资源内容
- 垃圾邮件分类模型：基于朴素贝叶斯算法构建的垃圾邮件分类模型，能够有效地识别和分类垃圾邮件。
- 数据集：包含用于训练和测试模型的数据集，确保模型的准确性和可靠性。
- 代码实现：提供了完整的代码实现，方便用户理解和复现垃圾邮件分类过程。
使用说明
- 下载资源文件：从本仓库下载资源文件，包括模型文件、数据集和代码实现。
- 安装依赖：确保您的环境中已安装所需的Python库和依赖项。
- 运行代码：按照代码中的说明运行垃圾邮件分类模型，并根据需要进行调整和优化。
注意事项
- 请确保数据集的完整性和准确性，以保证模型的分类效果。
- 在使用过程中，可以根据实际情况对模型进行进一步的优化和调整。
贡献
欢迎对本资源文件进行改进和优化，如果您有任何建议或发现问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证，您可以自由使用、修改和分发。