打包Matlab博士论文关于垃圾邮件分类-简体中文垃圾邮件分类的实验设计及对比研究.pdf 改进的贝叶斯分类对垃圾邮件识别探讨.pdf 基于NP的垃圾邮件分析系统的设计与实现.pdf 基于文本分类技术的垃圾邮件识别系统.pdf 基于信息熵和决策分类技术的邮件识别研究.pdf 简体中文垃圾邮件分类的实验设计及对比研究.pdf 结合词相关特征与流行学习的中文问句分类.pdf 一种基于支持向量机的垃圾邮件识别方法.pdf 基本都是去年的论文，我去国家图书馆偷来的。那里清华同方还有各种数据库可以一天上网半小时偷。。。

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！

机器学习实战所需资源

利用贝叶斯方法对垃圾邮件进行分类，用数据进行训练，测试数据来计算错误概率（matlab语言编写）

简单的朴素贝叶斯垃圾邮件分类算法（python实现），另外上传的有垃圾邮件训练数据集，供大家下载。

bayes.py为主体代码，利用终端输入python调用程序，代码中包含中文注释。也包含测试集与训练集。

英文垃圾邮件分类机器学习篇——朴素贝叶斯、SVM、逻辑回归、随机森林、XGBoost

朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类的方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。笔者找到了较好的数据集，通过处理数据，将垃圾邮件向量化并训练模型，得到了较好的训练结果。同时，通过尝试不同分类器的效果，笔者也做出了统计图用于比较优劣。

包括normal.txt 和spam.txt两个文件，分别表示有效邮件文本和垃圾邮件文本，两个文件各含有25封邮件内容

机器学习编程作业垃圾邮件分类.7z