利用Python开发的垃圾短信识别系统（结合KNN、逻辑回归、随机森林、决策树及多项式与伯努利分布朴素贝叶斯等多种算法）

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简介：
本项目基于Python构建，运用KNN、逻辑回归、随机森林、决策树以及多项式和伯努利分布的朴素贝叶斯算法，旨在高效识别垃圾短信。本项目是一个基于Python的垃圾短信识别程序，采用KNN、逻辑回归、随机森林、决策树及朴素贝叶斯等多种算法进行融合以提高判别准确率，并进行了相应的测试与应用。项目的运行环境包括Python环境以及jieba分词库和Scikit-learn库等。整个项目由前端模块和后端模块组成，其中前端模块包含短信输入页面和输出结果的展示页面；而后端则涵盖了数据预处理、模型训练及nginx配置等功能。在准确率评估方面，对比结果显示KNN算法具有100%的正确率，但其召回率为4.59%，即仅能标记出测试集中约4.59%的真实垃圾短信。此外，在速度上，KNN、逻辑回归和朴素贝叶斯模型运行较快；而随机森林及决策树则相对较慢；梯度提升迭代决策树由于需要不断对残差进行迭代处理，因此其执行效率最低。综合考虑召回率与准确率两方面因素后发现，两种不同的朴素贝叶斯算法表现较为理想。

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利用Python开发的垃圾短信识别系统（结合KNN、逻辑回归、随机森林、决策树及多项式与伯努利分布朴素贝叶斯等多种算法）

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本项目基于Python构建，运用KNN、逻辑回归、随机森林、决策树以及多项式和伯努利分布的朴素贝叶斯算法，旨在高效识别垃圾短信。本项目是一个基于Python的垃圾短信识别程序，采用KNN、逻辑回归、随机森林、决策树及朴素贝叶斯等多种算法进行融合以提高判别准确率，并进行了相应的测试与应用。项目的运行环境包括Python环境以及jieba分词库和Scikit-learn库等。整个项目由前端模块和后端模块组成，其中前端模块包含短信输入页面和输出结果的展示页面；而后端则涵盖了数据预处理、模型训练及nginx配置等功能。在准确率评估方面，对比结果显示KNN算法具有100%的正确率，但其召回率为4.59%，即仅能标记出测试集中约4.59%的真实垃圾短信。此外，在速度上，KNN、逻辑回归和朴素贝叶斯模型运行较快；而随机森林及决策树则相对较慢；梯度提升迭代决策树由于需要不断对残差进行迭代处理，因此其执行效率最低。综合考虑召回率与准确率两方面因素后发现，两种不同的朴素贝叶斯算法表现较为理想。

KNN、K-means、EM、感知机、决策树、逻辑回归、SVM、AdaBoost、朴素贝叶斯

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本篇内容涵盖经典机器学习算法，包括K近邻(KNN)、K均值聚类(K-means)、期望最大化(EM)算法、感知机、决策树、逻辑回归、支持向量机(SVM)、AdaBoost集成方法及朴素贝叶斯分类器。实现算法包括KNN、Kmeans、EM、感知机（Perceptron）、决策树、逻辑回归、支持向量机（svm）、AdaBoost以及朴素贝叶斯。

利用Word2Vec创建多元主题分类模型（包括贝叶斯、KNN、随机森林、决策树、支持向量机、SGD、逻辑回归及XGBoost等）

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本研究运用Word2Vec技术构建文本特征，结合多种机器学习算法（如贝叶斯、KNN、随机森林等），旨在优化多元主题分类模型的性能。基于Word2Vec构建多种主题分类模型：包括贝叶斯、KNN、随机森林、决策树、支持向量机（SVM）、SGD、逻辑回归以及XGBoost和LightGBM等算法，通过网格搜索方法进行参数优化，最终迭代出每个模型的最佳参数与准确率，并选择最优的模型。利用测试数据评估分类效果。 1. 有监督学习：读取文本内容作为输入特征（-> X）及对应的类别标签（-> y） 2. 对于文本内容进行预处理：分词操作并使用用户字典和停用词表，将结果转换为空格连接的字符串或单词列表 3. 特征提取/向量化： - 空格连接的字符串 -> 使用CountVectorizer或TfidfVectorizer方法实现 - 单词列表 -> 利用Word2Vec或者Doc2Vec进行特征表示 4. 对分类标签执行编码操作，使用LabelEncoder转换为数值形式。 5. 将数据集划分为训练集和测试集。 6. 根据不同的算法构建相应的模型架构。 7. 使用划分好的训练集对各个模型进行参数学习与拟合过程。 8. 通过交叉验证等手段调整超参，并评估各模型的性能表现，如准确率、F1分数等评价指标 9. 应用选定的最佳分类器到新的数据样本中以实现实际任务需求。

贝叶斯分类算法及伯努利与多项式模型

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贝叶斯分类算法利用概率论进行预测分析，其中伯努利和多项式模型是其重要组成部分，适用于不同类型的特征数据。本文章探讨这两种模型的工作原理及其应用。贝叶斯分类算法包括伯努利模型和多项式模型。NaiveBayesClassifier是这类算法的一种实现方式。

朴素贝叶斯分类器：一种用于文本分类的分类算法，采用朴素伯努利及多项式模型...

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简介：朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的高效概率分类方法，广泛应用于文本分类中。本文探讨了其在朴素伯努利和多项式模型下的应用原理和实践效果。朴素贝叶斯分类器是一种用于文本分类的算法。它通过使用基于朴素伯努利和多项式的方程将文档（如邮件）归类为垃圾邮件或非垃圾邮件。目前，该算法仅能对两类进行分类，但可以修改以支持多类别（N个类别）。项目结构包括： - jars：可执行jar文件 - src：主要的源代码目录 - corpus：包含所有数据、训练和测试文件以及停用词列表您可以使用Eclipse或基于Java的环境运行此项目。在Eclipse中，通过“现有项目到工作区”选项导入项目后，可以通过运行Train.java（主类）并提供corpus_root_path作为参数来训练语料库。执行完成后，在corpus_root_path目录下会生成Bernouli.out和Multinomial.out文件。

莺尾花分类代码（逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯、KNN）

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本文探讨了逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯及KNN算法在莺尾花数据集上的应用，通过比较这些机器学习方法的分类效果，分析各自优劣。莺尾花源码包含了逻辑回归、决策树、支持向量机、朴素贝叶斯和KNN算法。

天气预报与机器学习应用：利用多项式逻辑回归、决策树、多项式朴素贝叶斯及支持向量机进行天气预测

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本研究探讨了使用多项式逻辑回归、决策树、多项式朴素贝叶斯和支持向量机等机器学习算法在天气预报中的应用，旨在提高天气预测的准确性。使用机器学习预测天气可以通过多项式Logistic回归、决策树、朴素贝叶斯多项式和支持向量机来进行。我们拥有的数据集包含过去30年（1988-2017）的天气记录，包括以下参数：天月年湿度（％）、最高温度（单位⁰C）、最低温度（inC）、雨量（毫米）、海平面压力（以MB为单位）、阳光时长（小时）、风速（结）和云层厚度（okta）。数据集被分为训练集和测试集，其中70%的数据用于模型的训练，而30%的数据则用于测试。以下是各模型在该数据集上的表现： - 逻辑回归：训练准确率74.2%，测试精度76.9% - 决策树：训练准确率76.8%，测试精度74.05% 这些结果表明，虽然多项式Logistic回归和决策树的性能有所不同，但它们都能在一定程度上有效地对天气进行预测。

基于朴素贝叶斯算法的智能垃圾短信识别系统.rar

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本项目开发了一种基于朴素贝叶斯算法的智能垃圾短信识别系统，通过分析文本特征实现高效准确地筛选和标记垃圾信息。基于朴素贝叶斯算法的垃圾短信智能识别系统.rar

实验三：利用朴素贝叶斯进行垃圾短信分类（ipynb）

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本实验采用Python环境下的Jupyter Notebook编写，通过实现朴素贝叶斯算法对大量数据集中的短信进行训练和测试，以达到自动识别并分类垃圾短信的目的。实验三基于朴素贝叶斯实现垃圾短信分类.ipynb 该实验通过使用朴素贝叶斯算法来对短信进行分类，目的是识别并区分出哪些是垃圾信息。此文件包含了详细的步骤、代码示例以及必要的数据集处理方法，帮助用户理解和应用朴素贝叶斯模型在实际问题中的解决能力。

运用朴素贝叶斯算法筛选垃圾短信.zip

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本项目采用朴素贝叶斯分类器识别和过滤垃圾短信。通过分析大量短信样本数据，训练模型以准确区分正常信息与骚扰内容，提升用户体验。朴素贝叶斯是一种基于概率的分类算法，在文本分类任务中有广泛应用，例如过滤垃圾短信。其核心思想是假设特征之间相互独立，并且每个特征对类别有相同的先验概率。为了使用朴素贝叶斯识别并过滤掉垃圾短信，我们首先需要一个包含已标注正常和垃圾短信的数据集作为训练模型的基础。通过学习这些数据中的语言模式，模型可以区分两类信息的特点。在预处理阶段，我们需要清洗文本内容以去除无关字符（如标点符号、数字），并对词汇进行词干提取或词形还原来减少特征数量，并将文档转换为向量形式以便于算法的进一步分析。常用的表示方法包括词袋和TF-IDF模型，它们能有效地把原始文本转化为数值特征。接下来，在训练阶段我们将利用朴素贝叶斯理论计算每个单词在垃圾短信与非垃圾短信中出现的概率值：对于伯努利模型关注的是是否包含该词汇；而对于多项式模型，则是考虑它在整个文档中的频率。这些概率将作为后续分类过程的基础参数。当接收到新的消息时，我们的目标是在给定条件下判定其属于哪一类别的可能性大小，并据此做出预测决策。根据贝叶斯公式，后验概率等于先验与似然的乘积；由于我们假设各特征相互独立，则可以分别评估每个词对分类结果的影响并加以累加。为了进一步提升模型性能，可能需要采用诸如拉普拉斯平滑等技术来处理训练集中未出现过的词汇问题，并利用交叉验证方法评价其泛化能力。此外，在实际应用中还应考虑如何避免过拟合或欠拟合现象的发生。虽然朴素贝叶斯算法假定特征间完全独立这一假设在现实世界的应用场景下可能并不成立，但该模型仍因其计算效率高而广泛应用于各类文本分类任务之中，尤其是在资源有限的情况下表现尤为突出。通过不断优化与调整参数设置和方法选择，我们可以开发出一套高效的垃圾短信过滤系统来帮助用户自动筛选重要信息、屏蔽干扰内容。