使用机器学习贝叶斯算法进行垃圾邮件分类的Python代码及项目文档+数据集.zip

简介：
本资源包含利用Python编写基于贝叶斯算法的机器学习程序，旨在实现对电子邮件自动识别与分类为垃圾邮件或非垃圾邮件的功能，并附带相关项目文档和训练所需的数据集。 基于机器学习贝叶斯算法实现垃圾邮件分类的Python源码、项目文档及数据集压缩包是我个人在导师指导下完成并通过评审的设计项目，评分为98分。此资源主要适用于计算机相关专业的学生进行课程设计或期末大作业时使用。 该项目利用了贝叶斯理论对电子邮件进行分类，在一个包含400封邮件（正常邮件与垃圾邮件各占一半）的测试集上进行了验证。结果显示，准确率为95.15%，即使仅通过统计词频来计算概率，也取得了相当不错的成绩。 项目所需环境及工具： - Python 3.4 开发环境 - 结巴分词库 2、贝叶斯公式的核心在于求解在已知某个邮件包含特定词语序列$w=(w_1,w_2,...,w_n)$的情况下，该邮件为垃圾邮件的概率。