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。
5星
