垃圾邮件分类的朴素贝叶斯方法

简介：
本研究探讨了利用朴素贝叶斯算法对电子邮件进行自动分类的有效性，特别关注于区分合法邮件与垃圾邮件的能力。通过分析文本特征，该模型能够有效减少垃圾邮件干扰，提升用户体验。 本段落基于朴素贝叶斯算法构建了一个用于分类英文垃圾邮件的模型。邮件内容存储在txt文件中，并分为训练样本（train）和测试样本（test）。在训练集中，正常邮件被标记为“pos”，而垃圾邮件则标记为“neg”。为了进行测试，可以将待分类的新邮件放入测试集中的相应目录下，“pos”或“neg”。 根据朴素贝叶斯法的原理，在解决垃圾邮件分类问题时有两个关键点： 1. 贝叶斯定理：通过求解条件概率p(x|c)来间接求得类别标签为c的概率p(c|x)。 2. 特征独立性假设：在给定某个类别的条件下，所有特征之间相互独立。 这些原理的具体应用可以参考相关文献或教程。