本文介绍了使用决策树模型进行文本分类，特别是垃圾邮件检测。通过TF-IDF和词嵌入等文本表示技术，构建决策树并评估其性能。与朴素贝叶斯分类器相比，决策树在识别垃圾邮件方面表现更佳，尽管可能存在信息损失。最终，结合TF-IDF的决策树模型在召回率上优于其他模型。

朴素贝叶斯是一种基于贝叶斯定理的分类算法，适用于文本分类、垃圾邮件检测和情感分析等任务。它假设特征独立，简化了概率计算。主要有三种类型：高斯贝叶斯（连续数据）、多项式贝叶斯（离散计数数据）和伯努利贝叶斯（二元数据）。

我们开发了世界首个在物理机器人上运行的垃圾邮件检测AI，基于模拟训练和域随机化技术，使深度神经网络能够有效识别现实中的垃圾邮件。未来计划扩展到钓鱼邮件检测。