基于python的邮件分类.docxVIP

下载本文档

20
0
约1.37万字
约 20页
2023-09-09 发布于河北
举报
版权申诉

基于python的邮件分类.docx

1、本文档共20页，其中可免费阅读6页，需付费300金币后方可阅读剩余内容。
2、本文档内容版权归属内容提供方，所产生的收益全部归内容提供方所有。如果您对本文有版权争议，可选择认领，认领后既往收益都归您。
3、本文档由用户上传，本站不保证质量和数量令人满意，可能有诸多瑕疵，付费之前，请仔细先通过免费阅读内容等途径辨别内容交易风险。如存在严重挂羊头卖狗肉之情形，可联系本站下载客服投诉处理。
4、文档侵权举报电话：400-050-0827(电话支持时间：9:00-18:30)。
5、该文档为VIP文档，如果想要下载，成为VIP会员后，下载免费。
6、成为VIP后，下载本文档将扣除1次下载权益。下载后，不支持退款、换文档。如有疑问请联系我们。
7、成为VIP后，您将拥有八大权益，权益包括：VIP文档下载权益、阅读免打扰、文档格式转换、高级专利检索、专属身份标志、高级客服、多端互通、版权登记。
8、VIP文档为合作方或网友上传，每下载1次，网站将根据用户上传文档的质量评分、类型等，对文档贡献者给予高额补贴、流量扶持。如果你也想贡献VIP文档。上传文档

PAGE 2 基于python的邮件分类摘要　　自从互联网普及以来，电子邮件有由于其方便、快捷、低成本的特点成为现代社会信息交换的有力工具。但同时很多组织或者个体等利用电子邮件发送海量的商业广告、不良信息等等骚扰性的信息，形成影响很是恶劣的垃圾邮件，而这些垃圾邮件的大量产生，对社会人们的生活造成了非常大的恶劣影响，邮件分类以及反垃圾邮件的技术已经成为现在很是热门的技术。　　本文将邮件进行分类，将类别为垃圾邮件进行过滤。对以往的邮件过滤技术进行简要说明和总结。主要是运用结巴分词、贝叶斯定理以及朴素贝叶斯算法对数据进行操作。将收集的数据进行统计机算，再用计算出结果来预测写的数据