Python实现垃圾邮件过滤：朴素贝叶斯算法实例解析

资源摘要信息:"本资源提供了一个使用Python语言编写的应用实例，展示了如何利用朴素贝叶斯算法来对垃圾邮件进行分类。该实例使用了一个包含真实邮件数据的SMS.txt文件作为训练数据集，数据集中包含了4827封正常邮件和747封被标记为垃圾的邮件。通过分析这些邮件内容，利用朴素贝叶斯算法来建立一个模型，从而实现对新收到的邮件自动进行分类，判断其为正常邮件或垃圾邮件。 朴素贝叶斯算法是一种基于概率统计的机器学习方法，它假设特征之间相互独立，每个特征对分类的影响是独立的。在垃圾邮件分类中，算法会对邮件中的每个单词（特征）出现的概率进行计算，并结合先前学习到的正常邮件和垃圾邮件的概率分布来预测新邮件的分类。 本资源包含了一个名为NaiveBayes.py的Python脚本文件，里面包含了解决垃圾邮件分类问题的全部代码。代码结构清晰，并且带有详细的注释，使得即使是对贝叶斯算法和机器学习了解不多的学习者也能快速理解和上手。整个脚本的代码量不大，只有100多行，适合初学者学习并实践贝叶斯算法和机器学习的基本概念。 该资源对于希望学习人工智能、特别是想深入了解朴素贝叶斯算法和如何将其应用于实际问题（如垃圾邮件过滤）的编程爱好者来说，是一个很好的起点。它也可以作为教学材料，帮助学生理解朴素贝叶斯算法的工作原理以及它在文本分类中的应用。 文件名称列表中的“垃圾邮件过滤实例”是压缩包的名称，里面包含了SMS.txt数据集和NaiveBayes.py脚本，是本资源的主要组成部分。"