SMS-Spam-Classifier:使用朴素贝叶斯和 SVM 的垃圾短信分类器

**标题与描述解析** 标题"SMS-Spam-Classifier:使用朴素贝叶斯和 SVM 的垃圾短信分类器"表明这是一个项目，目标是构建一个能够识别并分类短信是否为垃圾邮件的系统。它采用了两种常见的机器学习算法：朴素贝叶斯（Naive Bayes）和支持向量机（SVM）。这两种算法在文本分类问题中都有广泛的应用。 描述"短信垃圾邮件分类器，使用朴素贝叶斯和 SVM 的垃圾短信分类器"进一步确认了项目的主题，即专注于短信的垃圾邮件过滤，同时再次强调了所使用的算法。 **朴素贝叶斯算法** 朴素贝叶斯是一种基于概率的分类方法，其理论基础是贝叶斯定理。在文本分类中，朴素贝叶斯通常假设特征之间相互独立，这是“朴素”一词的由来。它通过计算每个类别的先验概率和每个特征在每个类别下的条件概率来进行分类。在垃圾短信分类中，这个算法会分析词汇出现的频率，将含有特定词汇的短信归类到垃圾邮件或非垃圾邮件类别。 **支持向量机算法** 支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，主要用于分类和回归分析。在短信分类中，SVM通过构造一个超平面来划分数据，使得同类数据点尽可能远离这个超平面，不同类数据点尽可能接近但又不越过超平面。SVM对高维数据表现良好，能处理非线性分类问题，这在处理复杂的短信语料时特别有用。 **项目结构及可能的文件** 根据压缩包文件名称列表"SMS-Spam-Classifier-master"，我们可以推测项目可能包含以下部分： 1. 数据集（Dataset）：可能包括已标注的短信样本，用于训练和测试模型。 2. 数据预处理脚本：用于清洗、转换和标准化短信文本，如去除停用词、标点符号和数字，进行词干提取等。 3. 模型训练脚本：包含了使用朴素贝叶斯和SVM训练分类器的代码。 4. 测试脚本：用于评估模型性能，可能包括准确率、召回率、F1分数等指标。 5. 结果可视化：可能有混淆矩阵或其他图表来展示模型效果。 6. 预测接口：如果是一个完整的应用，可能会有一个接口供用户输入短信并得到预测结果。 **总结** 这个项目旨在利用机器学习技术，特别是朴素贝叶斯和SVM算法，建立一个短信垃圾邮件分类器。通过训练和优化这两个模型，可以提高对垃圾短信的识别能力，减少不必要的骚扰。项目中涉及的数据预处理、模型训练、评估和预测过程，都是机器学习实践中不可或缺的步骤，对于学习和理解文本分类问题具有很高的价值。