当测试集中的词语同时出现在垃圾邮件词典和正常邮件词典中,我们就需要计算 ,这表示测试集出现词时,它是垃圾邮件的概率; 当测试集的词语只出现在正常邮件词典中,而没有出现在垃圾邮件的词典中,此时设,不将其设置为0的原因是为了防止时,再计算贝叶斯公式概率是会使得整个概率变成0,朴素贝叶斯方法失效,最后如果测试集的...
代码语言:javascript 复制 ham_train=train[train['label_num']==0]# 正常邮件 spam_train=train[train['label_num']==1]# 垃圾邮件 ham_train_part=ham_train['text'].sample(10,random_state=seed)# 随机抽取的10封正常邮件 spam_train_part=spam_train['text'].sample(10,random_state=seed)# 随机...
4. [sklearn——朴素贝叶斯文本分类](sklearn--朴素贝叶斯文本分类_朴素贝叶斯文本分类代码sklearn-CSDN博客) 5. [sklearn 实现中文数据集的垃圾邮件分类](胡卫雄:sklearn 实现中文数据集的垃圾邮件分类)
利用朴素贝叶斯原理过滤垃圾邮件(TF-IDF算法)_等我复活再拆塔的博客-CSDN博客 在博客中有这样一句话通过在CSV文件中VLOOKUP一下,可以得到这样的一个文件,即把邮件正文和标注对应了,因为是生成了两个csv文件,但是作者的两个csv文件合到了一起,当初还以为是通过代码实现的,百度了半天也没找到方法,后来才发现是excel...
生成式模型(generative models):联合概率分布P(x,c)进行建模,然后由此获得p(c|x),典型代表就是下面要讲的朴素贝叶斯。 2. 问题描述 本文基于朴素贝叶斯构建一个分类垃圾邮件的模型,研究对象是英文的垃圾邮件,一来英文垃圾邮件数据集比较容易找到比较多,二来难度较中文的稍小,并且很多人都在用英文邮件,可比性较强...
邮件内容存储在data中,标签存储在target当中,“1”表示为垃圾邮件,“0”表示为正常邮件。 2.数据的预处理: 3.数据处理: 计算(对数)类先验,即计算P(垃圾邮件)和P(正常邮件);词汇表(即正常邮件和垃圾邮件中出现的所有单词,方便进行拉普拉斯平滑);垃圾邮件和非垃圾邮件的词频,即给定词在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现...
本项目采用朴素贝叶斯和支持向量机(SVM)分类模型作为基础,通过对垃圾邮件和正常邮件的数据进行训练,旨在实现垃圾邮件的自动识别功能。 通过训练这两个分类模型,我们的目标是建立一个高效准确的垃圾邮件识别系统。当接收到新的邮件时,系统将对邮件文本进行预处理,并利用训练好的模型进行分类。根据模型的预测结果,我们可以...
本文将讨论朴素贝叶斯的垃圾邮件分类算法。 朴素贝叶斯算法 朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类方法。该算法使用已知的类别和相关特征来推断未知的类别。对于一个待分类的对象,朴素贝叶斯算法会首先将其描述为已知类别的特征的集合,然后根据贝叶斯定理来计算其属于每个类别的概率,并选择概率最大的类别作为分类结果。
基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类的课程设计可以包括以下步骤: 1. 数据收集:收集包含垃圾邮件和非垃圾邮件的数据集。可以使用公开可用的垃圾邮件数据集,或者自己创建一个数据集。 2. 数据预处理:对数据进行清洗和预处理,包括去除非文本内容、标记化、去除停用词、词干化等操作。 3. 特征提取:使用特征提取方法将文本转换...
Presentation基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类(Python实现)EastChinaNormalUniversity2023年11月7日CONTENTS目录0简介1回顾:基本方法2算法3拉普拉斯平滑4实例:邮件分类5流行学习2023年11月7日EastChinaNormalUniversity简介朴素贝叶斯法:是基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立...