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python朴素贝叶斯垃圾邮件分类与检测系统+可视化 毕业设计（包含文档+源码+部署教程）Django框架 为了解决垃圾邮件导致邮件通信质量被污染、占用邮箱存储空间、伪装正常邮件进行钓鱼或诈骗以及邮件分类问题。应用Python、Sklearn、Echarts技术和Flask、Lay-UI框架，使用MySQL作为系统数据库，设计并实现了基于朴素贝叶斯算法的邮件分类系统，并以Web形式部署在本地计算机。运用Sklearn库对KNN算法、SVM算法和朴素贝叶斯算法进行建模和训练，将训练结果进行分析和对比得出朴素贝叶斯算法在准确率、召回率和精确率三个指标下比其他分类算法更适合邮件分类，因此选择朴素贝叶斯算法作为系统核心算法。系统功能包括邮件检测与数据管理两大核心模块，邮件检测模块，采用基于朴素贝叶斯算法，使用TF-IDF算法对邮件进行特征提取并将邮件内容以及检测结果存储于MySQL数据库，存储到MySQL中的数据将用于数据管理模块；数据管理模块包括数据存储、数据分析、数据可视化。系统采用黑盒测试方法对两个模块进行功能性测试，测试结果符合预期。系统满足设计基本需求，能安全、稳定和可靠地运行。

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第1章引言11.1 为何选择机器学习 11.1.1 机器学习能够解决的问题 21.1.2 熟悉任务和数据 41.4 必要的库和工具 51.6 本书用到的版本 1

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5.4 湍流运动的雷诺方程 我们在推导流体运动的控制方程（N-S 方程）时，并没有限制流动状态是层流还是湍流， 因此 N-S 方程对层流和湍流都同样适用。但从前面的分析我们知道，与层流在确定的初始 和边界条件下有唯一确定的解不同，湍流是随雷诺数增大而不断分叉，使流动变成含有许多 频率的拟周期运动，且所考虑的周期流动不能由给定的稳定的外部边界条件唯一确定，即湍 流的解的确定依赖于内部的随机条件，而这种内部的随机条件是无法事先预测的。这就说明， 想直接通过 N-S 方程从数学理论上解决湍流问题是不可能的。但如果我们不把研究重点放 在流体微团的运动规律上，即放弃对频率在 1~10 5 赫兹之间急剧变化的每一个流体微团的物 理量，如速度、压强、温度的详细描述，而把重点放在某一段时间或某一块面积湍流对物体 流 体 力 学 （ 国 科 大 教 材 ） 第 五 章

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