机器学习应用于垃圾邮件检测：一种有效方法

垃圾邮件（Spam）是指发送给大量用户并且内容对用户没有实质价值的电子邮件。随着互联网的普及和电子邮件的广泛应用，垃圾邮件问题变得越来越突出，给用户带来了不便和安全隐患。为了解决这一问题，机器学习技术被广泛应用于垃圾邮件检测领域，通过自动学习邮件的特征和模式，能够高效地过滤出垃圾邮件。本篇文章将介绍一种基于机器学习的垃圾邮件检测方法，并提供相应的源代码。

在进行垃圾邮件检测之前，我们需要准备一个合适的数据集。数据集应包含已标记为垃圾邮件和非垃圾邮件的样本邮件。可以使用公开可用的垃圾邮件数据集，如Enron数据集或SpamAssassin数据集。在数据集准备好之后，我们可以开始构建机器学习模型。

一种常用的机器学习算法是朴素贝叶斯分类器（Naive Bayes Classifier）。该算法基于贝叶斯定理，通过计算邮件中出现某个特征的条件概率，判断该邮件属于垃圾邮件的概率。下面是一个使用朴素贝叶斯分类器进行垃圾邮件检测的示例代码：

import re
import numpy as np

class NaiveBayesClassifier:
    def