利用Naive Bayes分类器编写垃圾邮件过滤器 📧🤖

随着电子邮件成为我们日常生活中不可或缺的一部分，随之而来的垃圾邮件问题也日益严重。面对成千上万封广告邮件和其他无用信息，如何高效地筛选并过滤这些垃圾邮件成为了一个重要课题。此时，机器学习中的朴素贝叶斯（Naive Bayes）分类器便可以大显身手。朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独立，这使得它非常适合文本分类任务。我们可以收集大量已标注的电子邮件数据集，包括正常邮件和垃圾邮件，然后使用朴素贝叶斯算法进行训练。通过计算每个词出现的概率，该算法能够识别出哪些词汇更可能出现在垃圾邮件中。当新邮件到达时，系统会自动分析其内容，并根据训练结果将其归类为正常邮件或垃圾邮件。这样一来，用户就可以更加专注于阅读真正重要的信息了。

　　免责声明：本文由用户上传，与本网站立场无关。财经信息仅供读者参考，并不构成投资建议。投资者据此操作，风险自担。 如有侵权请联系删除！