朴素贝叶斯+SMSSpamCollections

1. 打开 Jupyter 后，在工作目录中，新建一个文件夹命名为 Test01 ，并且在文件夹中导入数据

集。在网页端界面点击 “upload” 按钮，在弹出的界面中选择要导入的数据集。然后数据集出现

在 jupyter 文件目录中，此时点击文件后的 “upload” 按钮即可将数据集导入。

2. 点击 New->Python 3 后，跳转至 Untitled.ipynb （课后请重命名为 NBofSMS.ipynb ）

3. 导入所需的库文件并运行

4. 将广告类的标识置为 1 ，正常邮件标识为 0 ，编写创建数据集、加载数据的函数

loadDataSet() ，编写完成后编译并运行 Cell ，箭头处代码自己添加，提示：字符串转化为字符

串列表可参考本文提供的函数

5. 编写 textParse() 函数的代码并且编译运行，该函数用于接收一个大字符串并将其解析为字符串

列表

6. 在 Cell 中写入 docs2VecList() 函数的代码，该函数用于对数据集进行预处理，编写完成后 编译

并运行

7. 编写 words2Vec() 函数将单词转化为词向量。

8. 在 Cell 中写训练函数，训练 Naïve Bayes 模型，完成后编译并运行

9. 编写使用 Naive Bayes 模型的接口，如果是垃圾邮件则返回 1 ，非垃圾邮件则返回 0

10. 用中文打印分类结果

11. 编写主函数调用上述函数实现本次实验