垃圾邮件分类的入门利器，《机器学习实验 2-贝叶斯分类实验》文档还挺实用的，适合刚开始接触文本分类的朋友。核心是基于**贝叶斯定理**来算出邮件到底是不是 spam，整个思路挺清晰，从数据预到模型训练、再到大规模测试，流程安排得完整。

数据清洗这块，主要是邮件里的符号、数字、停用词啥的，用 Python 撸一波预脚本，像lower()、re.sub、split()这些方法就能搞定。模型部分其实也不复杂，重点是把训练集中各词频搞清楚，再按公式算出P(word|spam)和P(word|ham)，再根据整体概率推断结果。

文档里还有个SpamCheck1.py的实现，要你手动写checkOneEmail和checkEmails两个函数，逻辑直白，用起来也还挺顺手。运行一波模型再测准确率，就能看出效果了。适合想搞点实际案例的同学试手。

错分也挺有意思。像“高考”、“考试”这些词，其实不一定是垃圾邮件，但被算法误判了。你可以在这里加点词频过滤或用 TF-IDF 调整一下。一部分是用到一个超大的数据集60000emails，测试一下模型的泛化能力，这部分就挺考验优化了。

，如果你想从 0 开始搞懂**贝叶斯分类**，尤其是文本类的，建议试试这个实验文档。哦对了，附带的参考链接也都蛮靠谱，比如这个贝叶斯数据挖掘方法就讲得挺细。

如果你对**文本分类**感兴趣、或者正好有**垃圾邮件识别**的需求，可以把这个实验文档作为你的起点。代码简单，内容扎实，上手快。