实例介绍
【实例简介】
机器学习数据资源可用于朴素贝叶斯垃圾邮件过滤器中的一些训练文本数据集。使用朴素贝叶斯解决一些现实生活的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。其中朴素贝叶斯的一个最著名的应用：电子邮件垃圾过滤。
【实例截图】
【核心代码】
Bayes-email
└── email
├── ham
│ ├── 10.txt
│ ├── 11.txt
│ ├── 12.txt
│ ├── 13.txt
│ ├── 14.txt
│ ├── 15.txt
│ ├── 16.txt
│ ├── 17.txt
│ ├── 18.txt
│ ├── 19.txt
│ ├── 1.txt
│ ├── 20.txt
│ ├── 21.txt
│ ├── 22.txt
│ ├── 23.txt
│ ├── 24.txt
│ ├── 25.txt
│ ├── 2.txt
│ ├── 3.txt
│ ├── 4.txt
│ ├── 5.txt
│ ├── 6.txt
│ ├── 7.txt
│ ├── 8.txt
│ └── 9.txt
└── spam
├── 10.txt
├── 11.txt
├── 12.txt
├── 13.txt
├── 14.txt
├── 15.txt
├── 16.txt
├── 17.txt
├── 18.txt
├── 19.txt
├── 1.txt
├── 20.txt
├── 21.txt
├── 22.txt
├── 23.txt
├── 24.txt
├── 25.txt
├── 2.txt
├── 3.txt
├── 4.txt
├── 5.txt
├── 6.txt
├── 7.txt
├── 8.txt
└── 9.txt
3 directories, 50 files
机器学习数据资源可用于朴素贝叶斯垃圾邮件过滤器中的一些训练文本数据集。使用朴素贝叶斯解决一些现实生活的问题时，需要先从文本内容得到字符串列表，然后生成词向量。其中朴素贝叶斯的一个最著名的应用：电子邮件垃圾过滤。
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Bayes-email
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│ ├── 10.txt
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