基于机器学习的垃圾邮件检测（课程设计+毕业设计+6000字论文）

简介：
本项目旨在利用机器学习技术开发高效的垃圾邮件检测系统。通过课程与毕业设计结合的方式，完成一篇六千字的研究论文，深入探讨了特征选择、模型训练及性能评估等关键环节，在实际数据集上验证算法的有效性。 本段落研究内容为基于机器学习的垃圾邮件检测方法，旨在解决当前垃圾邮件泛滥对人们日常生活的影响。首先，采用TREC06C开源中文垃圾邮件数据集进行实验，其次，对数据集进行了必要的预处理工作。然后使用Word2Vec和embedding层技术将文本样本转换成有效的向量表示形式，并在此基础上构建了卷积神经网络模型用于检测垃圾邮件。 本研究中所使用的数据集为自制版本，基于TREC06C开源资源开发而成。鉴于数据预处理步骤对于后续的模型训练具有重要影响，在此章节里详细介绍了从数据采集、清洗到特征提取和归一化的过程，并采用nltk库进行分词操作以实现样本向量化表示。实验结果表明所提出的模型能够有效地检测垃圾邮件。