手写代码实现朴素贝叶斯分类器（采用拉普拉斯修正）过滤垃圾邮件，在程序中自行下载所需的数据集，给出完整代码

好的，以下是手写代码实现朴素贝叶斯分类器（采用拉普拉斯修正）过滤垃圾邮件的完整代码。其中，我们使用了Python中的numpy和pandas库。

import numpy as np
import pandas as pd

# 定义朴素贝叶斯分类器
class NaiveBayesClassifier:
    def __init__(self, alpha=1):
        self.alpha = alpha  # 拉普拉斯修正的参数
        self.num_classes = 2  # 二分类任务
        self.vocab = set()  # 所有单词的集合
        self.counts = np.zeros((self.num_classes, len(self.vocab) + 1))  # 记录单词出现次数

    # 训练模型
    def fit(self, X, y):
        # 获取所有单词的集合
        for x in X:
            self.vocab = self.vocab.union(set(x))
        # 统计单词出现次数
        for i in range(len(X)):
            words = X[i]
            label = y[i]
            for word in words:
                j = ord(word) % (len(self.vocab) + 1)
                self.counts[label][j] += 1
        # 计算先验概率和条件概率
        self.priors = np.zeros(self.num_classes)
        self.conditionals = np.zeros((self.num_classes, len(self.vocab) + 1))
        for i in range(self.num_classes):
            self.priors[i] = np.log((y == i).sum() / len(y))
            self.conditionals[i] = np.log((self.counts[i] + self.alpha) / (self.counts[i].sum() + self.alpha * (len(self.vocab) + 1)))

    # 预测
    def predict(self, X):
        yhat = np.zeros(len(X))
        for i in range(len(X)):
            words = X[i]
            sums = [self.priors[j] + np.sum(self.conditionals[j][[ord(word) % (len(self.vocab) + 1) for word in words]]) for j in range(self.num_classes)]
            yhat[i] = np.argmax(sums)
        return yhat

# 加载数据集
spam = pd.read_csv('https://raw.githubusercontent.com/justmarkham/pycon-2016-tutorial/master/data/sms_spam.csv', encoding='latin-1')
X = spam['text'].values
y = spam['label'].values
y = np.array([1 if label == 'spam' else 0 for label in y])

# 划分训练集和测试集
np.random.seed(0)
indices = np.random.permutation(len(X))
X_train = X[indices[:-1000]]
y_train = y[indices[:-1000]]
X_test = X[indices[-1000:]]
y_test = y[indices[-1000:]]

# 训练模型并预测
clf = NaiveBayesClassifier(alpha=1)
clf.fit(X_train, y_train)
y_pred = clf.predict(X_test)

# 计算准确率
accuracy = np.mean(y_pred == y_test)
print("Accuracy:", accuracy)

在上面的代码中，我们使用了一个朴素贝叶斯分类器来过滤垃圾邮件。我们通过拉普拉斯修正来避免概率为0的情况，同时使用了对数概率来避免数值下溢的问题。我们在UCI Machine Learning Repository上下载了一个垃圾邮件数据集，并将其划分为训练集和测试集。最后，我们计算了模型的准确率。