Spring Cloud面试题：2020年电子邮件垃圾过滤实战与朴素贝叶斯算法

本资源是一份针对《算法设计与分析》课程的实验指导书，着重于监督学习中的分类算法在软件工程专业的应用。其中第1部分实验关注的是电子邮件垃圾过滤，通过朴素贝叶斯算法进行文本分类。实验涉及以下步骤： 1. 实验背景： - 实验目标是让学生理解并应用朴素贝叶斯算法来识别垃圾邮件，通过对ham和spam两个文件夹中的txt文件进行处理，这些文件分别代表非垃圾邮件和垃圾邮件。 2. 数据准备： - 数据集包括两个文件夹，其中非垃圾邮件在ham文件夹，垃圾邮件在spam文件夹。文本数据需要预处理，如移除非字母和非数字字符，然后使用split函数分割成词语，形成词向量。 3. 实验步骤： - 学生需要编写trainNB0()函数进行模型训练，使用classifyNB()进行分类。 - 设计测试函数来评估模型性能，选择10个样本作为测试集，其余作为训练集。测试过程中会输出误分类的文档并计算错误率。 - 提醒学生多次运行并取平均值，以确保结果的稳定性。 4. 算法实现： - 具体应用包括文本分类，如文本1和文本2，通过朴素贝叶斯算法预测邮件是否为垃圾邮件。 5. 算法理解： - 朴素贝叶斯算法在这里被当作一个基础的文本分类工具，其“朴素”假设各特征之间相互独立，简化了模型，适合处理大规模文本数据。 6. 实验要求： - 要求学生熟悉Python开发环境的搭建和配置，以及相关库的安装，如Python和PyCharm，以及第三方库如scikit-learn等。 这份实验指导书不仅教授了理论知识，还提供了实际操作的练习，旨在帮助学生掌握监督学习中的分类算法，特别是朴素贝叶斯方法在实际场景中的应用。通过实验，学生能够提升编程能力、数据处理技巧和理解机器学习的基本原理。