1. 数据准备：收集数据与读取 2. 数据预处理：处理数据 3. 训练集与测试集：将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征，将文本解析为词向量 。 5. 训练模型：建立模型，用训练数 ...

一. 前言 由于最近有一个邮件分类的工作需要完成，研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型。参照这位作者的思路（https://blog.csdn.net/qq_40186809/article/details/88354825），使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库（https ...

------------------邮件数据预处理------------------ 一：邮件数据读取 二：预处理操作 （一）预处理内容 预处理主要包括以下9个部分： （二）预处理实现读取邮件 （三）将Email转化为词 ...

目将是0。一旦我们所有的X向量准备好了，我们就训练我们的算法，最后，我们可以用它来分类一封电子邮件是否 ...

　　学习了那么多机器学习模型，一切都是为了实践，动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的，坚持，共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现（python）及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算，另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 ...

1.读取 # 读取数据集 def read_dataset(): file_path =r'C:\Users\Administrator\PycharmProj ...

近日，对近些年在NLP领域很火的BERT模型进行了学习，并进行实践。今天在这里做一下笔记。 本篇博客包含下列内容： BERT模型简介 　　概览 　　BERT模型结构 BERT项目学习及代码走读 　　项目基本特性介绍 　　代码走读&要点归纳 基于BERT模型实现垃圾邮件分类 ...

://www.cnblogs.com/hellcat/p/7195843.html 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算 ...