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基于机器学习的电子邮件分类系统.pdf


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该【基于机器学习的电子邮件分类系统 】是由【青山代下】上传分享,文档一共【4】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于机器学习的电子邮件分类系统 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。:..随着社会的发展,人们使用电子邮件的频率越来越高。然而,随之而来的是每天涌入邮箱的大量垃圾邮件和广告邮件,这不仅让用户感到烦恼,也浪费了大量时间和网络资源。因此,开发一种高效、准确的电子邮件分类系统对于提高用户体验和工作效率来说十分重要。本文将介绍一种基于机器学****的电子邮件分类系统的设计和实现。一、问题分析在开发电子邮件分类系统之前,我们需要对问题进行分析。首先,针对不同的用户需求,电子邮件可以被分成多个类别,例如工作邮件、学术邮件、社交邮件等。其次,电子邮件的内容和结构多种多样,包括邮件主题、正文、附件、发件人、收件人等。最后,电子邮件的分类精度越高,用户的体验和工作效率就会提升。二、系统设计在电子邮件分类系统的设计中,我们采用了基于机器学****的算法。系统的设计流程如下::..据进行预处理。预处理包括去除垃圾邮件、清理邮件格式、去重、分词等步骤。。在电子邮件分类系统中,邮件主题、正文、发件人、收件人、时间等都是用于分类的特征。,我们选择合适的机器学****算法进行模型训练。常用的模型包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机等。,以确定其分类准确度。评价指标包括精确率、召回率、F1值等。,完成模型的训练和评估后,可以将其部署到用户使用的电子邮件系统中。在用户收到一封新邮件时,系统将对其进行分类,并将其分配到相应的邮件分类文件夹中。三、系统实现:..语言,并使用了Scikit-learn和NLTK等库。具体实现步骤如下:。首先,我们使用正则表达式去除垃圾邮件,并将邮件内容清楚地呈现在一个文本文件中。然后,我们用Python的Pandas库将文本数据导入并进行去重和分词处理。。该模型将文本转化为由单词构成的词袋,并对每个单词进行编号。使用Python的CountVectorizer对样本数据进行向量化。,并使用交叉验证进行评估。在评估中,我们将整个数据集分成训练集和测试集,使用精度、召回率和F1值等指标来评估模型的性能。,我们将模型部署到用户电子邮件系统中。当有新邮件到达用户的收件箱时,系统将自动对其进行分类并将其分配到相应的文件夹中。:..本文介绍了一种基于机器学****的电子邮件分类系统。该系统采用了朴素贝叶斯算法进行模型训练,并在评估中取得了较高的精度和召回率。该系统可以帮助用户快速、准确地分类电子邮件,提高用户体验和工作效率。

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  • 上传人青山代下
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  • 时间2024-04-13