python垃圾分类系统源码

Python垃圾分类系统通常是指基于机器学习技术，如深度学习或者规则引擎，对垃圾邮件、图像分类、文本内容识别等任务进行自动分类的项目。这样的系统源码可能包括以下几个部分：

1. 数据预处理：收集并清洗训练数据，例如邮件文本数据需要去除无关字符，图片数据则需要resize和归一化。

2. 特征提取：对于文本数据，可能会用到词袋模型（Bag of Words）、TF-IDF或Word Embeddings；图像数据可以使用卷积神经网络（CNN）提取特征。

3. 模型选择：可以选择常见的分类算法，比如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM），或者深度学习模型如LSTM、BERT（用于文本分类）或ResNet（用于图像分类）。

4. 训练模型：将特征输入模型进行训练，调整超参数以优化模型性能。

5. 源码结构：通常会有数据模块、模型模块、训练模块和评估模块，采用模块化设计方便维护。

6. 主程序：负责整合各个模块，接收用户输入的数据，并通过模型预测结果。

由于源码的具体细节依赖于项目的复杂度和个人实现，网上有许多开源库和教程可以帮助入门，如scikit-learn、TensorFlow和PyTorch等。如果你感兴趣，可以在GitHub上搜索相关的垃圾分类项目作为参考。