支持向量机过滤垃圾邮件

资 源 简 介

支持向量机过滤垃圾邮件

详 情 说 明

支持向量机（SVM）是一种常用于分类任务的机器学习算法，在垃圾邮件过滤场景中表现尤为出色。这个基于Matlab的实现源自吴恩达Coursera课程中的练习题，采用梯度下降法训练模型，是理解SVM原理的绝佳实践案例。

实现核心可分为三部分：数据预处理、模型训练和结果验证。首先对邮件文本进行特征提取，常见方法包括词频统计或TF-IDF转化。接着通过梯度下降优化超平面参数，过程中需注意学习率的选择和迭代终止条件。最终通过交叉验证评估模型在测试集上的准确率和召回率。

该实现特别适合初学者学习三点：梯度下降的具体运作方式、SVM对高维稀疏数据的处理能力，以及如何用线性分类器解决非线性问题（通过核函数）。配套的小数据集能快速验证算法正确性，建议先调整正则化参数观察决策边界变化，再尝试扩展为多分类场景。