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Kaggle-SMS-Spam-Collection-Dataset-：使用NLTK和Scikit-learn分类为垃圾邮件或火腿邮件

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垃圾邮件分类---安然数据集 使用逻辑回归和计数向量化将Enron数据集的电子邮件分为垃圾邮件或火腿邮件。 注意：彻底评论了Jupyter / IPython笔记本，因此这里不需要广泛的自述文件。

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介绍了第三章的算法实现的不足，分析了问题出现的原因，以及提出了改进算法的方法。第五章算法测试与评估。本章是本文的重点，对算法进行对比测试，得到了准确率、精确率、

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天真贝叶斯垃圾邮件检测器 使用Scikit学习机器学习库将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件的Python程序。 先决条件 该程序是用Python 3编写的，并使用了Numpy，Pandas和Scikit-learn库。 数据集 该程序利用以csv格式存储的两个数据集。 主要数据集“垃圾邮件或非垃圾邮件”。 该集合是文件'20030228easyham.tar.bz2'和'20030228_spam.tar.bz2'的组合。 这组包含2500个火腿电子邮件示例和500个垃圾电子邮件示例。 该集合包含两列：电子邮件和标签。 电子邮件列中的元素是带有数字值和url的文本字符串，分别用单词“ NUMBER”和“ URL”替换。 标签列中的元素可以具有两个可能的值：如果电子邮件是非垃圾邮件，则为0；如果电子邮件是垃圾邮件，则为1。 辅助数据集包含伪造数据。 此集合遵循主要集合的样式； 两列用于