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📁 贝叶斯学习算法源码
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1. 首先在Parameter.h中将程序的的路径Path改为当前的绝对路径
例如:
    static char Path[30] = "E:\\ReadDir\\";

2.程序启动后:会出现"是否启动训练(N(No),Y(Yes)):",此时输入:Y,表示启动训练;
  并会出现第一个:"请输入m_switch的值(0 表示开始训练或 1表示启动反馈):",
此时输入:0,这时进行会提取垃圾邮件的中的核心词汇。
  不久会出现第二个:"请输入m_switch的值(0 表示开始训练或 1表示启动反馈):",
此时输入:0,这时进行会提取正常邮件的核心词汇。
在第三次出现:"请输入m_switch的值(0 表示开始训练或 1表示启动反馈):",输入0,会对由垃圾邮件和正常邮件中提取的单词进行增益计算,以建立特征库。

至此,特征库和先验概率的计算已经完成。


3.接下来会出现"是否启动反馈机制(N(No),Y(Yes)):";
如果输入:y,则会从本次分类后的错误分类的邮件中提取的特征加入到Feature.dat和Sort_accord_Gain.dat中,用来对特征库进行更新
如果输入:n,则不会进行反馈,直接将本次分类的结果打印输出。


注意:如果想查看反馈后的分类结果则需要重新运行程序,并在2中输入N,这时就会跳过训练过程,直接进入第三步将分类结果打印输出。

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