Ham-n-spam项目：探索智能系统在邮件分类中的应用

资源摘要信息:"3-ugers-projekt-Ham-n-spam:2020年1月为期3周的项目，介绍智能系统" 1. 项目概述 该文件描述了一个名为“3-ugers-projekt-Ham-n-spam”的项目，该项目是在2020年1月进行的，为期三周。项目的核心目标是介绍一个智能系统，该系统很可能是用于区分合法邮件（ham）和垃圾邮件（spam）的系统。项目采用了数据科学和机器学习技术，并使用Python作为编程语言。 2. 文件结构 项目文件被组织在一个根文件夹中，所有的主要实验文件都位于此根文件夹。此外，还有Plotscripts文件夹，包含用于创建图表的脚本。这意味着项目不仅关注模型的开发和测试，也重视数据可视化来展示结果。 3. 关键脚本和文件 - Samlet_test_kode.py：主测试脚本，可能包含了模型的综合测试代码。 - Samlet_test_kode-TFIDF.py：用于测试基于TF-IDF（词频-逆文档频率）模型的脚本。TF-IDF是一种常用于信息检索和文本挖掘的加权技术。 - Samlet_test_kode-Bag-of-words.py：用于测试基于“词袋模型”的脚本。词袋模型是一种将文本数据转换为数值型数据的技术，忽略了单词的顺序和语法，只保留单词出现的频率信息。 - clean_data_enron.py：数据清理脚本，可能用于清洗和预处理数据，确保数据质量和一致性。 - split5050_alternativ.py：数据拆分脚本，用于将数据集划分为训练集和测试集，通常比例为50-50。 4. 数据集处理 项目所使用的数据集来自于电子邮件信息，具体来源没有提及。数据预处理过程中，采取了以下步骤： - 删除电子邮件信息标签：移除了“转发”，“回复”，“主题”，“抄送”等标签，可能是为了减少无关信息对模型的影响。 - 替换特殊字符或标记：将字符串（数字，美元，电子邮件地址，URL）替换为其他标记，这样做是为了让模型专注于文本内容而非格式或其他非文本元素。 - 将所有文本转换为小写：小写化处理是为了确保算法在处理文本时的一致性，避免将同一词汇的不同形式视为不同的词汇。 - 删除标点符号：标点符号的移除有助于降低噪声，提高模型的准确度。 - 提取所有令牌的主干：对词汇进行词干提取，减少词汇的多样性，这有助于模型识别基本的词根形式，从而更好地泛化。 5. 标签信息 文档中提到的标签为“data-science”，“machine-learning”和“Python”，表明该项目涉及数据科学、机器学习领域，并主要使用Python编程语言。这些标签为项目的内容和目标提供了清晰的指示，表明了项目的知识深度和技术方向。 6. 压缩包文件信息 文档提到了一个压缩包文件名称为“3-ugers-projekt-Ham-n-spam-master”。这个名称可能指向了一个主压缩文件，该文件包含了所有项目文件，便于分发和存储。文件名中的“master”可能表示这是项目的主版本或者是源代码的主分支。 总结而言，该文档提供了关于一个专注于垃圾邮件检测的智能系统项目的详细信息，覆盖了从项目结构、关键脚本和文件，到数据预处理步骤和标签信息，以及文件的压缩和分发方式。通过这些信息，可以了解到项目的技术栈、实施方法以及最终目标。