短信_垃圾邮件
这是一个机器学习项目，它使用术语文档矩阵来将SMS归类为垃圾邮件或垃圾邮件。
2022-03-24 05:17:23
2.1MB
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常见机器学习任务的演练-通过使用python和scikit-learn构建Naive Bayes垃圾邮件分类器
2022-03-23 20:30:45
2.77MB
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针对垃圾邮件泛滥的问题，本文基于朴素贝叶斯算法构建了邮件过滤系统，并采取平滑、归一化等方法进行数据预处理，提取结构与统计特征，通过邮件地址、邮件内容等多个方式进行过滤。计算机测试后表明本算法提高了垃圾邮件识别精度与准确率。
2022-03-21 19:05:30
1.46MB
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使用Java完成的简单邮箱系统，界面由Java Swing实现，具有以下功能：
1、邮件收发等邮箱基本功能
2、可设置黑名单、白名单，并过滤邮件
3、使用朴素贝叶斯算法检测评估邮件是否为垃圾邮件
2022-03-14 16:52:03
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垃圾短信检测器
•此Web应用程序是Python中的垃圾邮件检测模型，可自动将邮件（SMS）分类为垃圾邮件或ham（合法邮件） 。
•它是用Flask创建的，并部署在Heroku平台上。
•要查看已部署的项目，请访问以下链接。 链接： ：
•如果您喜欢存储库，请给它一个 :star: 并在Github上关注我 :grinning_face:
2022-03-13 19:04:50
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垃圾邮件过滤器
垃圾邮件过滤器：基于朴素贝叶斯和逻辑回归将电子邮件分类为垃圾邮件或火腿
如何运行这个？
编译和运行程序的步骤：
朴素贝叶斯：下载并解压包含朴素贝叶斯程序文件的文件夹：NBMain.java 和 NaiveBayes.Java
输入文件夹结构：示例
F:\temp
\test
\spam
\ham
\train
\spam
\ham
stopwords.txt
**主驱动程序 - NaiveBayes.java
参数 0 - 包含 test + train 文件夹 + SpamWords.txt 的文件夹 参数 1 - 是或否表示是否考虑
2022-03-07 13:54:15
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垃圾邮件过滤器
基于贝叶斯网络的垃圾邮件过滤器
为垃圾邮件检测实现朴素贝叶斯分类器 [60]
朴素贝叶斯是一种简单有效的机器学习方法，用于解决各种问题，包括垃圾邮件检测的应用。 您将实现一个朴素贝叶斯分类器，将电子邮件消息分类为垃圾邮件（即垃圾邮件）或火腿（即合法邮件）。 本次作业的训练和测试数据集可以在 HW5_code.zip 中找到。训练集由不同目录中的 800 条垃圾邮件和 800 条火腿消息组成，测试集包含 400 条垃圾邮件和 400 条火腿消息。 两组都具有完整的原始标题信息。 每封电子邮件都是一个单独的文本文件。 数据组织如下：
/train/ham/ /train/spam/ /test/ham/ /test/spam/
提供的代码读取训练集中的所有消息，提取每个单词，删除标点符号和数字，构建所有单词的字典，并存储单词计数和单词概率。 此代码在框架代码文件 NBSp
2022-03-07 13:49:18
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