【朴素贝叶斯】中文垃圾邮件分类
项目介绍
本项目提供了一个基于朴素贝叶斯算法的中文垃圾邮件分类资源文件。该资源文件包含了完整的代码实现、数据集以及详细的实现步骤，帮助用户理解和应用朴素贝叶斯算法进行中文垃圾邮件分类。
主要内容
- 数据集：包含用于训练和测试的垃圾邮件和非垃圾邮件数据。
- 实现步骤：
- 从电子邮箱中收集垃圾和非垃圾邮件训练集。
- 读取全部训练集，删除其中的干扰字符，如【】*、、等。
- 分词并删除长度为1的单个字。
- 统计全部训练集中词语的出现次数，截取出现最多的前N个。
- 根据每个经过预处理后的垃圾邮件和非垃圾邮件内容生成特征向量。
- 统计前N个词语在本邮件中出现的频率。
- 根据特征向量和已知邮件分类创建并训练朴素贝叶斯模型。
- 读取测试邮件，对邮件文本进行预处理，提取特征向量，使用训练好的模型对邮件进行分类。
- 代码实现：
- 使用Python编写，包含词频统计、特征向量生成、模型训练和结果预测等功能。
- 提供了两种特征向量生成方法：自己计算词频和使用TfidfVectorizer计算TF-IDF。
使用方法
- 下载资源文件并解压。
- 按照实现步骤中的说明，准备数据集并进行预处理。
- 运行提供的Python代码，训练模型并进行垃圾邮件分类。
注意事项
- 数据集和代码仅供参考，用户可以根据实际需求进行调整和优化。
- 代码中使用了多项式朴素贝叶斯模型，用户可以根据需要选择其他模型进行实验。
参考资料
- 朴素贝叶斯算法原理
- 中文分词工具jieba的使用
- 机器学习库scikit-learn的使用
通过本项目，用户可以深入理解朴素贝叶斯算法在中文垃圾邮件分类中的应用，并掌握相关的代码实现技巧。