傲慢灬
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基于NaiveBayse SVM KNN的Python垃圾短信过滤系统（二）

Update V2.0

增大了数据量，从80条数据，60训练数据，20测试数据，到160条数据，120训练数据，40测试数据。因为数据源原因，160条数据之后不是GBK编码，无法识别，因此最多160条。
基于NaiveBayse SVM KNN的Python垃圾短信过滤系统（二）_第1张图片
依旧可以看出各个算法对于垃圾短信系统的特点，NB时间消耗短，准确率较高，因此性价比高，SVM虽然慢，但是准确率惊人，KNN永远都不会把正常短信当成垃圾短信。
基于80条数据，60训练数据，20测试数据时，词汇表长度已经突破600+了，基于160条数据，120训练数据，40测试数据时，已经到达1100+左右的长度了，对于算法来说也是个不小的挑战。
基于NaiveBayse SVM KNN的Python垃圾短信过滤系统（二）_第2张图片
NB增长速度最慢，SVM其次，但是明显指数形式递增，KNN指数形式递增。
附Github：github.com/jerry81333/SpamSMSFiltering/

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