使用朴素贝叶斯的垃圾邮件分类器 垃圾邮件检测是NLP的主要应用之一。 所有主要的电子邮件服务提供商都内置了垃圾邮件检测系统，并将这些邮件自动分类为“垃圾邮件”。 在这里，基于我们对模型的训练，朴素贝叶斯算法用于创建一个模型，该模型可以将数据集SMS消息分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 能够识别垃圾邮件是一个二进制分类问题，因为邮件被分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，别无其他。 同样，这是一个有监督的学习问题，正如我们知道要预测的那样。 我们将标记的数据集输入模型中，以供将来进行预测，该模型可以从中学习。 使用最初编译并发布在UCI机器学习存储库中的数据集，该库具有用于实验研究目的的非常好的数据集。

该数据集内容为垃圾邮件分类数据集，用于自然语言处理>02.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类中的案例数据，该数据集仅供参考

具有中文垃圾邮件，正常邮件，测试邮件等资料，可以用于朴素贝叶斯分类来检测垃圾邮件

打包Matlab博士论文关于垃圾邮件分类-基于文本分类技术的垃圾邮件识别系统.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。。。

基于贝叶斯公式的垃圾邮件分类 包含邮件数据以及R语言代码，有视频演示，有讲解ppt

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垃圾邮件分类 K最近邻居分类器： Accuracy: 93.x% 决策树分类器： Accuracy: 93-94% 朴素贝叶斯分类器： Accuracy: 96.x% Ada-Boost分类器： Accuracy: 96.x% 支持向量机： Accuracy: 97.x% 随机森林分类器： Accuracy: 97-98.x% 调整参数可能会导致结果变化

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！

中文垃圾邮件项目： 数据集分为：ham_data.txt 和 Spam.data.txt , 对应为 正常邮件和垃圾邮件 其中每行代表着一个邮件

这是我研究生的一个作业，要用贝叶斯分类器去实现垃圾邮件的分类。 第一次是用c语言实现。 第二次用Java，并且用了哈希表，用以保证其计算速度