我们收集的非垃圾邮件来自归档的工作和个人电子邮件，因此，“乔治”一词和区域代码“ 650”表示非垃圾邮件。这些在构建个性化垃圾邮件过滤器时很有用。人们要么必须掩盖此类非垃圾邮件指标，要么必须收集大量非垃圾邮件来生成通用垃圾邮件过滤器。 file/opensearch/documents/92823/spambase_csv.csv

基于内容的反垃圾邮件系统的设计与实现，上海交通大学软件学院

学习笔记——Python实现垃圾邮件过滤-附件资源

python 算法 外网下载太慢了，我就直接放这了。有zip和tgz两个文件

学习笔记——Python实现垃圾邮件过滤-附件资源

matlab实现垃圾邮件分类代码机器学习 我学习了机器学习的一些基本方法，通过手工编码每种方法来实现所有程序，并用简单的数据集测试模型。 在这里收集所有代码，项目将不断更新。 目前暂时使用matlab来完成代码。 到目前为止，已经实现了以下算法： 逻辑回归 新元 Logistic 回归 牛顿法逻辑回归 最小二乘回归 朴素贝叶斯 伯努利垃圾邮件分类 多项垃圾邮件分类 高斯判别分析 支持向量机（使用 SMO 算法） 反向传播神经网络 依赖关系 MATLAB 数据 每个项目需要的数据放在项目根目录下。 当然，我在很多项目中使用了相同的数据集来比较模型。 对于这个特定的数据集，我把它放在一个单独的数据集目录中。 训练 对于每个项目，运行其对应的 .m 文件。 结果 我测试的所有模型在给定的数据集上都运行良好。

需要用到的spam.text(垃圾邮件)，ham.txt(非垃圾邮件)。（记得转换成UTF-8格式）以及stop_words.utf8

SpamClassifier:python中的垃圾邮件分类器，以检查邮件是否为垃圾邮件

基于云计算的反垃圾邮件系统研究rar,提供“基于云计算的反垃圾邮件系统研究”免费资料下载，主要包括云计算与反垃圾邮件技术、基于云计算的反垃圾邮件系统设计等内容，可供学习使用。

基于Spark mlib 的垃圾邮件分类 实现文档 使用Scala实现