本项目基于朴素贝叶斯和SVM 分类模型，通过对垃圾邮件和正常邮件的数据训练，进行相关词汇词频的统计分析，实现垃圾邮件的识别功能。本项目包括3个模块：数据模块、模型构建、附加功能。需要Python 3.6 及以上配置，在Windows 环境下载Anaconda 完成Python 所需的配置，也可以下载虚拟机在Linux 环境下运行代码。从github 网站下载与python PIL 库配搭使用的文字引擎pytesseract，将PIL 文件夹里的.py 文件，改为相应pytesseract.exe 路径。注册百度云账号，分别建立图像文字识别和图像识别的小程序。

自己编写并优化的贝叶斯模型，用于神经网络、机器学习或者数据分析、数据挖掘等领域的数学模型。是数据分析、Python程序设计、数学建模等课程作业的不二帮手！ 语言为Python，在Python3.6~3.8均可运行，需要安装numpy

机器学习--贷款违约行为预测（基于逻辑回归和朴素贝叶斯和随机森林及SVM四种方法实现，资源包含完成则代码及数据，数据3万余条记录

软件: anaconda jupyter notebook 运行代码文件：naive bayes.ipynb python环境

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。

这里的文件是： 1- load_data：从csv文件导入数据2- 可视化：打印特征分布的直方图。 在名为可视化的文件夹中的训练数据中的两个类。 3-estimate_：估计给定数据的模型4-classify_：根据模型和数据进行分类5-测试：使用 alpha=1:0.1:1000 测试 Naive 分类器并在可视化文件夹中打印一个名为 (accuracy 1-1000.pdf) 的图6- InspectTheModel：尝试衡量每个类的每个特征值的影响7-jointProb：计算给定一个类的两个给定特征值的联合概率8- 互信息：计算训练数据上的互信息以驱动最可能的依赖特征对。 9- testingBonus：使用候选特征对测试朴素分类器。 要运行演示，请运行testing.m，但是根据需要更改开始，步骤和结束！

朴素贝叶斯matlab源码 ImageProcessing ###项目意义与目的 看过很多有关模式识别,数据挖掘,机器学习的书,也研究过分类,聚类很多算法,朴素贝叶斯,knn,神经网络,支持向量机,但是都没有真正的实践过. 理论和实践是有差距的.所以需要动手实践. 以前的各种实践,受限于数据来源,不得不按照某种分布产生一些随机数,失去了锻炼数据挖掘中特征选择和生成的乐趣. 现实中我们拿不到电商网站的销售数据,跟踪不了用户的访问历史,就连抓微博数据都有诸多限制.唾手可得的似乎只有图片和文字了. 图片处理应该是比较成熟的一个领域,有着大量的资料可供参考.所以我想拿图片处理来练手. 本项目中我们主要选取人脸识别和图片搜索两个方向. 人脸识别,给出一张照片,给出可能是人脸的部分. 图片搜索,需要在人脸识别完成的基础上进行,给出一张照片,识别出人脸,找出照片库中其他含有该人脸的照片. 采用matlab来验证算法的可行性,视进展决定是否用其他语言来实现. ###项目计划 暂定计划如下 11.6-11.24:学习已有材料,知识储备 11.25-12.8:完成人脸识别部分功能 12.9-12.31:完

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朴素贝叶斯算法实战 email邮件数据集，SogouC新闻数据集 Email_NB.py垃圾邮件过滤实现（Python3实现） Naive_Bay.py 朴素贝叶斯算法实现（Python3实现） 样本比较小，成功率大概为90% import numpy as np from functools import reduce """ 函数说明:创建实验样本 Parameters: 无 Returns: postingList - 实验样本切分的词条 classVec - 类别标签向量 """ def loadDataSet(): postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], #切分的词条 ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'], ['my', 'dalmation', 'is', 'so',