Python 项目 - 机器学习概率案例：垃圾邮件检测

垃圾邮件检测是机器学习领域的一个经典案例，它通过学习大量已标记的邮件数据，来识别和过滤垃圾邮件。以下是一些关于垃圾邮件检测的关键点：

• 数据预处理：收集和清洗数据，提取特征，如邮件的主题、正文、发件人等。
• 特征选择：选择对垃圾邮件检测最有影响力的特征。
• 模型选择：选择合适的机器学习模型，如朴素贝叶斯、支持向量机等。
• 模型训练与评估：使用训练数据训练模型，并使用测试数据评估模型性能。

垃圾邮件检测流程图

以下是一些常用的垃圾邮件检测工具和库：

• Scikit-learn：一个强大的机器学习库，提供了多种机器学习算法的实现。
• NLTK：一个自然语言处理库，用于文本处理和特征提取。
• SpamAssassin：一个开源的垃圾邮件检测工具。

更多关于机器学习概率和案例的资料，可以参考以下链接：

• 机器学习概率课程
• 更多机器学习案例

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