短信垃圾分类器 从短信中提取功能以进行更好的分类 在新功能中使用朴素贝叶斯：TRAIN ACC 0.94 VAL ACC 0.93 将Naive Bayes与新功能结合使用并使用SMS的TF-IDF矢量：TRAIN ACC 0.967 TEST ACC 0.961

垃圾邮件分类器 在SMS垃圾邮件数据集上实施了朴素贝叶斯算法。 数据来自

Spam-Ham-SMS-Classifier-Web-App

垃圾邮件分类器 在此项目中，我将使用朴素贝叶斯（Naive Bayes）创建一个可以将SMS归类为垃圾邮件或非垃圾邮件（火腿）的模型。 目的是模仿人类使用朴素贝叶斯发现这些消息的能力。 这是一个二进制分类，表示它是垃圾邮件或不是垃圾邮件。 Udacity在其NLP课程中提供了以下项目。 模型 朴素贝叶斯算法在分类任务中应用概率计算。 该算法属于监督机器学习算法，在该算法下，我们可以训练一组数据并根据它们的类别对其进行标记。