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。
2024-03-06 16:41:14
28.64MB
1
神经网络遗传算法bp网络，有关网络训练如何正确进行分类
2022-09-19 22:00:21
5.23MB
【无标题】PCA降低维度后，BP技术分类，基于matlabgui的 设计算法
2022-05-31 09:11:33
378KB