基于机器学习算法的垃圾邮件识别分类系统
项目简介
本项目是一个基于机器学习算法的垃圾邮件识别分类系统，使用了朴素贝叶斯和支持向量机（SVM）两种分类模型。通过训练邮件数据，系统能够自动识别垃圾邮件，并提供Python工程的全源码。
功能特点
- 数据预处理：使用jieba分词和停用词列表对邮件数据进行预处理，创建词频词典。
- 模型训练：通过训练朴素贝叶斯和支持向量机模型，实现垃圾邮件的自动识别。
- 准确率测试：对模型进行准确率测试，确保系统的识别效果。
系统架构
- 数据模块：负责数据的下载、预处理和特征提取。
- 模型构建：使用scikit-learn库训练朴素贝叶斯和SVM分类器。
- 附加功能：包括图片文字提取、类型识别和网页文字爬取等功能。
使用说明
- 环境配置：
- Python 3.6及以上版本
- 安装所需的Python库，如jieba、scikit-learn等。
- 数据准备：
- 下载训练数据集和测试数据集。
- 使用jieba分词库对邮件进行分词，并清除停用词。
- 模型训练：
- 使用训练数据集训练朴素贝叶斯和SVM模型。
- 保存训练好的模型以便后续使用。
- 系统测试：
- 使用测试数据集对模型进行准确率测试。
- 根据测试结果调整模型参数，提高识别准确率。
贡献指南
欢迎对本项目进行改进和优化，具体贡献方式如下：
- 代码优化：优化现有代码，提高系统性能。
- 功能扩展：增加新的功能模块，如更多的分类算法支持。
- 文档完善：完善项目文档，提供更详细的使用说明和示例。
许可证
本项目遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，详细信息请参考LICENSE文件。
通过本项目，您可以深入了解机器学习在垃圾邮件识别中的应用，并掌握朴素贝叶斯和支持向量机两种分类模型的实现方法。希望本项目能够帮助您在实际应用中更好地过滤垃圾邮件，提高工作效率和信息安全性。