利用机器学习技术进行垃圾邮件分类：朴素贝叶斯与SVM的应用（附Python代码实现）

简介：
本文探讨了使用朴素贝叶斯和SVM算法在机器学习中进行垃圾邮件过滤的方法，并提供了相应的Python代码实现。 本项目基于朴素贝叶斯和SVM 分类模型，通过对垃圾邮件和正常邮件的数据训练，进行相关词汇词频的统计分析，实现垃圾邮件的识别功能。该项目包括三个模块：数据处理、模型构建以及附加功能。项目的运行环境需要Python 3.6及以上版本，在Windows环境下可以使用Anaconda完成所需配置；也可以在Linux环境中通过虚拟机安装相应依赖来运行代码。此外，还需从GitHub下载与Python PIL库配搭使用的文字引擎pytesseract，并将PIL文件夹中的.py 文件路径改为相应的pytesseract.exe 路径。最后，需要注册百度云账号并分别创建用于图像文字识别和图像识别的小程序。