基于tensorflow框架(模型使用CNN)进行垃圾邮件分类（包含了中文垃圾邮件分类和英文垃圾邮件分类）

我将展示如何准备训练和测试数据，定义简单的神经网络模型，进行训练和测试。

基于决策树的垃圾邮件分类器的设计与实现1

究现状和存在问题研究现状：随着互联网的普及，电子邮件已成为人们重要的通讯工具之一。然而，随着电子邮件使用量的增加，垃圾邮件也随之增加，给用户带来诸多不便。在中国，相关部门已经开始关注垃圾邮件问题，并采取一些措施进行处理。然而，目前的处理方式仍然不够高效和准确。 存在问题：目前存在的主要问题是垃圾邮件的分类不准确和效率较低。传统的分类方法主要依赖于规则设置和人工判断，但这种方法无法应对日益增多和多样化的垃圾邮件。此外，目前的垃圾邮件过滤系统仍然存在漏网之鱼的情况，无法做到全面过滤。 三、研究内容和方法研究内容：本文旨在利用python设计一个垃圾邮件分类系统，通过分析邮件的内容、发件人、附件等信息，实现准确、高效的垃圾邮件分类。 研究方法：本文将采用机器学习算法和自然语言处理技术，通过训练模型和构建分类器，对邮件进行分类。具体步骤包括：收集和预处理垃圾邮件样本数据，提取特征，训练分类器，评估分类器的效果，优化分类系统。 四、预期成果和意义预期成果：通过设计并实现一个垃圾邮件分类系统，实现对邮件的准确分类和过滤，提高用户使用电子邮件的效率和体验。 意义：本研究的成果可以为电子邮件系统的改进提供一种新的思路和方法，提高垃圾邮件分类的准确度和效率。同时，它也将为人们提供更好的网络环境和信息安全保障，推动信息化的发展。

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。

基于贝叶斯的垃圾邮件分类python源码.zip

本文提出了把概率神经网络用语垃圾邮件分类，并通过MATLAB仿真实验与贝叶斯分类器进行比较，得到了比较理想的结果

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基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类系统，详见我的主页博客，有详细介绍，内容很全，经过测试，直接就能跑

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