Python代码实现基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类
资源概要
本仓库提供了一个完整的Python代码实现，用于基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类。资源内容包括一个邮件数据集和一个朴素贝叶斯算法的实现代码。
资源内容
- SMS.txt文件：邮件数据集，包含4827封正常邮件和747封垃圾邮件，共计5574封邮件。每封邮件存在于txt文件中的一行。
- NaiveBayes.py：朴素贝叶斯算法解垃圾邮件分类的全部代码。
适用人群
本资源适用于学习贝叶斯算法的朋友。代码简单易懂，注释详细，适合初学者学习。
学习难度
本资源的学习难度为简单。代码总行数仅100多行，注释详细，容易理解。
使用方法
- 克隆或下载本仓库到本地。
- 打开
NaiveBayes.py文件，阅读并运行代码。 - 使用
SMS.txt文件中的数据集进行垃圾邮件分类的训练和测试。
贡献
欢迎任何形式的贡献，包括但不限于代码优化、文档改进、问题反馈等。请通过提交Issue或Pull Request来参与贡献。
许可证
本项目采用MIT许可证。