基于AdaBoost的最小风险贝叶斯的垃圾邮件过滤算法

AdaBoost 过滤算法最小风险贝叶斯邮件

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。

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评论信息

帅气天妒 :

最近在看AdaBoost的应用，学习了
2015-11-23
Img麦浪 :

文件还不错，略不清晰，内容很好
2014-04-09
apple1221127 :

没有介绍权值在贝叶斯分类中是如何处理的啊，如果贝叶斯分类中不用权值，那么每次分类的结果都是一样就没有什么迭代成强分类器所言了
2012-12-05
xueye3000 :

贝叶斯算法的具体应用，不错。
2012-10-09

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