朴素贝叶斯和SVM算法在垃圾邮件过滤中的应用（附Python工程源码）

本项目基于朴素贝叶斯和SVM分类模型，利用训练好的数据集对垃圾邮件和正常邮件进行分类。通过统计词汇的词频来判断邮件是否为垃圾邮件，实现了高效的垃圾邮件识别功能。该项目包含数据处理模块、分类模型构建以及附加功能的实现。运行该项目需要安装Python 3.6及以上版本，并在Windows环境下下载Anaconda进行Python的配置，也可以选择Linux环境下使用虚拟机运行代码。此外，还需要从github网站下载与Python PIL库配搭使用的文字引擎pytesseract，并将pytesseract.exe文件的路径配置到PIL文件夹下的.py文件中。另外，注册百度云账号并创建图像文字识别和图像识别的小程序也是项目所需的必备步骤。