《垃圾邮件识别器》内容摘要

《垃圾邮件识别器》项目旨在开发一个能够支持邮件输入、并自动识别垃圾邮件的窗口应用程序。该项目主要包含以下方面的内容：

相信通过本项目的学习能够使你更加深刻的理解朴素贝叶斯算法，以及相关的实现编码技巧。

《垃圾邮件识别器》（一）准备工作

介绍项目开发的环境、以及使用到的外部数据

《垃圾邮件识别器》（二）Tkinter

介绍 Tkinter 库的用法

《垃圾邮件识别器》（三）界面搭建

搭建项目所需要的界面

《垃圾邮件识别器》（四）算法理论

讲解朴素贝叶斯相关的算法理论

《垃圾邮件识别器》（五）Scikit-Learn

介绍机器学习库中如何使用朴素贝叶斯算法

《垃圾邮件识别器》（六）数据处理

实现垃圾邮件文本数据的处理

《垃圾邮件识别器》（七）训练评估

对算法模型进行训练、评估、封装

《垃圾邮件识别器》（八）收尾工作

将封装的算法模型集成到项目中，并打包成可执行程序

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有着15年的开发和教学经验，专注于分享 Python、机器学习、深度学习、大模型、以及 Linux C/C++ 等方面的技术课程！