超文本 讨厌你的朋友？ 用短信向他们发送垃圾邮件！

机器学习编程作业垃圾邮件分类.7z

基于贝叶斯算法的JavaMail垃圾邮件过滤实现 基于贝叶斯算法的JavaMail垃圾邮件过滤实现 基于贝叶斯算法的JavaMail垃圾邮件过滤实现 基于贝叶斯算法的JavaMail垃圾邮件过滤实现

使用到的数据集是I. Androutsopoulos, J. Koutsias, K.V. Chandrinos, George Paliouras和 C.D. Spyropoulos的 "An Evaluation of Naive Bayesian Anti-Spam Filtering"中使用到的垃圾邮件语料库：lingspam_public。 stopwords我是直接调用的，后续在文件中有另外增加无效词。 详细信息可以参看我的博文：https://blog.csdn.net/qq_43262059/article/details/117379888

BayesSpam python实现基于贝叶斯的简单垃圾邮件分类 在400封邮件（正常邮件与垃圾邮件各一半）的测试集中测试结果为分类准确率95.15%，在仅仅统计词频计算概率的情况下，分类结果还是相当不错的。 1、准备工作 python3.4开发环境； 结巴分词工具： 2、贝叶斯公式 我们要做的是计算在已知词向量$w=(w_1,w_2,...,w_n)$的条件下求包含该词向量邮件是否为垃圾邮件的概率，即求： $P(s|w),w=(w_1,w_2,...,w_n)$ 其中，$s$表示分类为垃圾邮件 根据贝叶斯公式和全概率公式， $P(s|w_1,w_2,...,w_n)$ $=\frac {P(s,w_1,w_2,...,w_n)}{P(w_1,w_2,...,w_n)}$ $=\frac {P(w_1,w_2,...,w_n|s)P(s)}{P(w_1,w_2,...,w_n)}$ $=\

从外网中得到的56m中文邮件语料，供垃圾邮件分类的数据集

针对传统的单一算法对垃圾邮件进行过滤效果不理想的问题，在分析和研究最小风险贝叶斯算法和AdaBoost算 法的基础上，将两者结合在一起，提出一种基于AdaBoost的最小风险贝叶斯的垃圾邮件过滤算法，将其应用到垃圾邮件过滤 中，并分别与最小风险贝叶斯算法和AdaBoost算法的过滤效果进行比较，结果表明，该算法能够有效提高邮件过滤的准确率， 改善垃圾邮件过滤系统的整体性能。

该论文中详细介绍了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类过程，以及五折交叉验证的评价指标，并包含完整的代码，python格式，是一个学习朴素贝叶斯方法不错的实例。

python语言实现基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器-附件资源

使用朴素贝叶斯的垃圾邮件分类器 垃圾邮件检测是NLP的主要应用之一。 所有主要的电子邮件服务提供商都内置了垃圾邮件检测系统，并将这些邮件自动分类为“垃圾邮件”。 在这里，基于我们对模型的训练，朴素贝叶斯算法用于创建一个模型，该模型可以将数据集SMS消息分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 能够识别垃圾邮件是一个二进制分类问题，因为邮件被分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，别无其他。 同样，这是一个有监督的学习问题，正如我们知道要预测的那样。 我们将标记的数据集输入模型中，以供将来进行预测，该模型可以从中学习。 使用最初编译并发布在UCI机器学习存储库中的数据集，该库具有用于实验研究目的的非常好的数据集。