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来自「贝叶斯学习算法源码」· 文本 代码 · 共 20 行

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。