基于MapReduce的贝叶斯垃圾邮件过滤机制

本文详细介绍了垃圾邮件的定义和分类，垃圾邮件过滤的各种方法和原理，并结合实例详细讲解了如何用Python代码实现基于规则的过滤、机器学习的过滤以及深度学习的过滤。另外，还分享了相关的数据资源和用户案例

基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤技术的相关应用和对该技术的回顾。

采用朴素贝叶斯算法对邮件进行文本分类，过滤垃圾邮件

垃圾邮件 MATLAB读取文件夹中图片特征库 通过MATLAB来离线完成垃圾图片邮件与正常图片邮件的图片特征值，将这些特征值存放于指定的文件夹中，当出来未知的图片邮件时，利用MATLAB来提取文件夹中

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类方法，效果还不错的

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朴素贝叶斯算法实战email邮件数据集SogouC新闻数据集Email NB.py垃圾邮件过滤实现Python3实现Naive Bay.py朴素贝叶斯算法实现Python3实现样本比较小成功率大概为9

基于改进CHI算法的垃圾邮件过滤方法，卢志茂，于洪霞，本文考察了应用在垃圾邮件过滤中的特征选择方法——信息增益，期望交叉熵，文本证据权重和CHI算法，针对CHI算法进行分析和改进并应

针对目前常用的垃圾邮件过滤技术普遍存在误报和漏报与分类过滤效率之间的矛盾问题，提出了一种改进的垃圾邮件过滤算法。在对这种新算法进行仿真测试后发现，新算法不仅有效地降低了漏报率和误报率，同时也减少了分类

介绍了一种基于信息免疫技术的垃圾邮件过滤系统的基本组成，并着重对特征元素自学子系统进行了比较详细的介绍。