基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类系统，详见我的主页博客，有详细介绍，内容很全，经过测试，直接就能跑

RNN-垃圾邮件分类

垃圾邮件分类项目 理想情况下，模型的估计性能可以告诉我们它在看不见的数据上的表现如何。 对未来数据进行预测通常是我们要解决的主要问题。 选择度量标准之前了解上下文非常重要，因为每种机器学习模型都会尝试使用不同的数据集来解决具有不同目标的问题。 Logistic回归没有改变，因为它的参数已经是最好的了。 即使SVC取得了很大的进步，但它的速度仍然很慢，但仍然不是最好的。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）成功预测了4945个实际垃圾邮件中的4894个。 但是，Logistic回归和朴素贝叶斯彼此接近，不准确的足球我还是选择NaïveBayes模型作为数据集的最佳垃圾邮件分类器，因为朴素贝叶斯比Logistic回归要快。 与更复杂的方法相比，朴素贝叶斯学习者和分类器可以快速得到实现。 类条件特征分布的解耦意味着可以将每个分布独立地估计为一维分布。 反过来，这有助于减轻因维数的诅咒而产生的问题

使用Python实现朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件分类 一、实验任务内容 1、分解各类先验样本数据中的特征 2、计算各类数据中，各特征的条件概率 3、分解待分类数据中的特征 4、计算各特征的各条件概率的乘积 5、结果中的最大值就是该样本所属的类别 二、实验步骤及结果 1、得到数据集和标签集，返回列表参数，返回单词转换为向量之后的列表。 2、通过训练得到贝叶斯分类模型 3、用朴素贝叶斯文本分类器对两个测试样本进行分类，利用正则函数进行解析 4、导入垃圾邮件和非垃圾邮件各25个并解析；构建训练集和测试集，利用贝叶斯分类模型来预测测试集，输出贝叶斯预测的准确率 5、输出测试10次的平均值 6、输出去重的单词列表和贝叶斯分类模型测试的准确率，测试10次的准确率的平均值。 三、实验心得 朴素贝叶斯确实是很好的预测分类的算法，但是这个算法还是有点过分的依赖训练集了，一些基本的概率计算还是根据训练集的结果得来的（比如40个训练集，10个测试集，它输出的准确率是0.5），预测的结果很大程度上取决于训练集的好坏，一旦训练集数据趋势有误会对结果造成严重的影响。

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支持向量机（support vector machines，SVM）是一种二分类模型，它将实例的特征向量映射为空间中的一些点，SVM 的目的就是想要画出一条线，以 “最好地” 区分这两类点，以至如果以后有了新的点，这条线也能做出很好的分类。SVM 适合中小型数据样本、非线性、高维的分类问题。 SVM 最早是由 Vladimir N. Vapnik 和 Alexey Ya. Chervonenkis 在1963年提出，目前的版本（soft margin）是由 Corinna Cortes 和 Vapnik 在1993年提出，并在1995年发表。深度学习（2012）出现之前，SVM 被认为机器学习中近十几年来最成功，表现最好的算法。

matlab实现垃圾邮件分类代码垃圾邮件分类 该项目旨在将垃圾邮件和非垃圾邮件从 . 学习目标是熟悉MATLAB上的CVX工具箱，从头开始编码SVM优化问题。 需要在 MATLAB 上运行代码。 然而，工作可以分为三个步骤—— 1. Feature Extraction 2. Email Classification 3. Parameter Tuning 下面简要说明这些步骤。 但是，请参阅详细说明。 1.特征提取 调用函数 该数据库包含 6,050 封电子邮件，垃圾邮件比率为 30%。 首先，使用 rename.m 代码将所有电子邮件重命名为 .txt 文件。 在所有文件都可以访问后，为每封电子邮件提取一个特征向量，而特征标签为 1 代表垃圾邮件，0 代表非垃圾邮件。 对于此任务，每封电子邮件都会调用 processEmail.m。 然后，它会按照问题描述中给出的规范化程序截取调用 porterStemmer.m 的电子邮件中的单词。 然后将每个词干词与 vocabList.txt 文件中的字典词进行比较。 字典里有1899个字。 初始特征向量是一列零。 如果字典中的单词出现在电子

采用朴素贝叶斯的学习方法对垃圾邮件进行判别分类。程序可在Matlab中运行。注意：程序代码在压缩包中的Homework 1 solution.pdf 中！

ml-projects：基于ML的项目，例如垃圾邮件分类，时间序列分析，使用随机森林进行文本分类，深度学习，贝叶斯，Python中的Xgboost

本文基于朴素贝叶斯构建一个分类垃圾邮件的模型，研究对象是英文的垃圾邮件。 邮件内容保存在txt文件中，其中分为训练样本train和测试样本test。 在训练样本中正常邮件命名为：pos；垃圾邮件命名为：neg。 同时，可以将待分类的测试样本放入测试文件test中的对于pos，或者neg下，用来进行测试，如果是垃圾邮件则类别为0，反之类别为1。 在朴素贝叶斯法进行垃圾邮件的分类的思想中：有一个方法与一个假设： 　　贝叶斯定理：求解p(c|x)的问题变成了求解p(x|c)的问题 　　特征条件独立假设 ：X的n个特征在某类确定的条件下都是条件独立的。 具体可以看：[监督学习] 朴素贝叶斯法. 在Gi