Python朴素贝叶斯算法垃圾邮件分类

Python 写的朴素贝叶斯垃圾邮件分类，还蛮适合入门机器学习的朋友试试。代码简单清晰，数据集也一并给你准备好了，不用自己找。基本上就是拿一堆标好标签的邮件（1 是垃圾，0 是正常），统计每个词的出现概率，算新邮件是不是垃圾的性。训练方法也挺直白的，用train_naive_bayes函数跑一遍就行，预测用predict_naive_bayes，流程顺。

不想光看代码？你还可以下载配套的数据集，直接跑一遍看看效果，挺方便。类似的还有用Matlab实现的，或者更全套的源码也能找到，适合想深入研究的同学。

如果你刚接触朴素贝叶斯，想找个轻量级的项目练练手，这份资源就挺不错。建议先跑通，自己改改，比如加点文本预、换换分词工具，分类效果会更好。