10、机器学习中的文本分类、推荐系统与支持向量机

机器学习中的文本分类、推荐系统与支持向量机

1. 文本分类与垃圾邮件概率

在机器学习中，文本分类是一个常见且实用的任务。例如，判断一条消息是否为垃圾邮件。可以使用如下代码计算消息为垃圾邮件的概率：

model.predict_proba(input)[0][1]

假设得到的答案是 0.9997857610873945 ，这表明该消息极有可能是垃圾邮件。需要注意的是， predict 和 predict_proba 方法可以接受一个输入列表，这意味着可以通过一次调用对整批电子邮件进行分类。要获取每封邮件的分类结果，可以遍历列表并对每个元素调用相应方法。

2. 推荐系统概述

推荐系统是机器学习中近年来崭露头角的一个分支，它能为客户推荐产品或服务。据报道，亚马逊的推荐系统推动了其 35% 的销售额。但并非只有像亚马逊这样的大公司才能受益于推荐系统，也不需要像亚马逊那样的资源来构建一个推荐系统。一旦掌握了一些基本原理，创建推荐系统相对简单。

推荐系统有多种形式：
- 基于流行度的系统 ：根据当前流行的产品和服务向客户展示选项，例如“这是本周的畅销书”。
- 协同系统 ：根据其他人的选择进行推荐，如“购买了这本书的人也购买了这些书”。这两种系统通常不需要机器学习技术。
- 基于内容的系统 ：极大地受益于机器学习。例如，