朴素贝叶斯-垃圾短信分类

朴素贝叶斯分类器可以用于垃圾短信分类。具体实现步骤如下：
1. 收集并整理垃圾短信和正常短信的数据集。
2. 对数据集进行分词处理，去除停用词等无用信息。
3. 将数据集分为训练集和测试集。
4. 使用训练集训练朴素贝叶斯分类器。
5. 对测试集进行分类预测，并计算分类准确率。
6. 根据分类结果对短信进行过滤或分类。

朴素贝叶斯分类器的原理是基于贝叶斯定理和条件概率，通过计算在给定条件下各个类别的概率，来确定待分类项属于哪个类别的概率最大。在垃圾短信分类中，可以将短信内容作为待分类项，将短信分类（垃圾短信或正常短信）作为类别，通过训练数据集来确定各个类别的概率，从而对新的短信进行分类。