基于机器学习算法的垃圾邮件识别系统
项目简介
本项目基于朴素贝叶斯和SVM（支持向量机）分类模型，通过对垃圾邮件和正常邮件的数据训练，进行相关词汇词频的统计分析，实现垃圾邮件的识别功能。项目包括三个主要模块：数据模块、模型构建和附加功能。通过本项目，您可以学习到如何使用机器学习算法进行文本分类，并应用于实际的垃圾邮件识别场景中。
项目结构
- 数据模块：负责数据的加载、预处理和特征提取。包括邮件文本的分词、词频统计等功能。
- 模型构建：实现朴素贝叶斯和SVM分类模型的训练和评估。通过交叉验证等方法优化模型性能。
- 附加功能：提供一些额外的功能，如图像文字识别、图像识别等，增强系统的实用性。
环境配置
- Python版本：本项目需要Python 3.6及以上版本。
- 开发环境：建议在Windows环境下使用Anaconda进行Python配置。您也可以选择在Linux环境下通过虚拟机运行代码。
- 依赖库：项目依赖于Python的PIL库和pytesseract库。请确保在运行代码前正确配置这些库。
使用说明
- 下载与配置：
- 从GitHub网站下载与Python PIL库搭配使用的文字引擎pytesseract。
- 将PIL文件夹中的.py文件路径修改为相应的pytesseract.exe路径。
- 注册百度云账号：
- 注册百度云账号，并分别建立图像文字识别和图像识别的小程序，以便使用相关功能。
- 运行项目：
- 按照项目结构中的模块顺序，依次运行数据模块、模型构建和附加功能模块的代码。
- 通过训练和测试数据，评估模型的性能，并根据需要进行调优。
注意事项
- 请确保Python环境配置正确，特别是PIL库和pytesseract库的路径设置。
- 在使用附加功能时，确保百度云账号和相关小程序的配置正确。
贡献与反馈
如果您在使用过程中遇到任何问题或有改进建议，欢迎通过GitHub提交Issue或Pull Request。我们期待您的参与和贡献！