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,最后如果测试集的词语既不出现在垃圾邮件词典中,也不出现在正常邮件词典中时,我就将因为它暂时无法其是垃圾邮件还是正常邮件,所以我就将...
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...
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。
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...