安然电子邮件分析

:incoming_envelope: 垃圾邮件发送者 :postbox: 垃圾邮件检测器 概要 文本挖掘是一个广阔的领域，随着生成的大量文本数据而越来越受欢迎。 使用机器学习模型已经完成了一些应用程序的自动化，例如情感分析，文档分类，主题分类，文本摘要和机器翻译。 垃圾邮件过滤是文档分类任务的一个示例，该任务涉及将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件（又名火腿）。 在这个项目中，我将以使用Python和可公开获得的邮件语料库的教程的形式，介绍如何实现这种系统的不同步骤。 输出将是一个AP

使用机器学习识别欺诈（项目概述） 项目目标 在2000年，安然（Enron）是美国最大的公司之一。 到2002年，由于广泛的公司欺诈行为，该公司破产了。 在最终的联邦调查中，大量的通常是机密信息被输入到公共记录中，包括成千上万的电子邮件和高级管理人员的详细财务数据。 这些数据已与手工生成的欺诈案件中感兴趣的人的名单相结合，这意味着被起诉，与政府达成和解或辩诉交易或作证以换取起诉豁免权的个人。 这些数据为146名员工创建了21个要素的数据集。 该项目的范围是创建一种算法，该算法能够识别可能实施欺

安然 注意：如果您在打开“ ENRON-Exploratory Data Analysis.ipynb”笔记本时遇到问题，请使用“ ENRON-Exploratory Data Analysis.html”文件。 安然电子邮件分析 该分析项目包括以下文件 eda.py-探索性数据分析界面 features.py-包含浅层和深层特征创建g构造函数 text_transformation.py-执行文本转换任务的实用程序类 cleanning.py-基本的清洁任务。 数据文件夹包含原始文件以及使