input: Annak előrejelzése, hogy egy e-mail spam-e vagy sem.
instruction: Javasoljon két megfelelő és különböző módszert az adott probléma megoldására.
output: 1. **Naive Bayes osztályozó:** Az egyik megközelítés annak előrejelzésére, hogy egy e-mail spam-e vagy sem, a Naive Bayes osztályozó, egy valószínűségi alapú algoritmus használata az osztályozási feladatokhoz. Ez a módszer úgy működik, hogy a benne szereplő szavak és kifejezések gyakorisága alapján kiszámítja annak valószínűségét, hogy egy e-mail spam, és összehasonlítja annak valószínűségével, hogy nem spam. A spam és nem spam e-maileket egyaránt tartalmazó tanulóhalmaz felhasználásával az osztályozó kiszámítja annak valószínűségét, hogy egy adott tulajdonságkészletet (szavakat és kifejezéseket) tartalmazó e-mail spam vagy nem spam. Miután az osztályozó betanult, az utólagos valószínűségek kiszámításával és a legnagyobb valószínűségű címke kiválasztásával előrejelzéseket készíthet az új e-mailekre vonatkozóan.
  
  2. **Support Vector Machines (SVM):** Egy másik módszer a probléma kezelésére a bináris osztályozásra használt népszerű algoritmus, a Support Vector Machines (SVM). A spam e-mailek felismerésével összefüggésben az SVM úgy működik, hogy olyan hipersíkot talál, amely optimálisan két osztályra - spam és nem spam e-mailekre - választja szét a képzési adatokat. Az algoritmus ezt úgy éri el, hogy az e-maileket egy nagydimenziós jellemzőtérbe képezi le, és meghatározza azt a hipersíkot, amely maximalizálja a két osztály közötti különbözetet. A modell betanítása után az új e-maileket úgy tudja osztályozni, hogy meghatározza, hogy az e-mail a hipersík melyik oldalára esik, és így vagy spamnek, vagy nem spamnek minősíti.