学习笔记——Python实现垃圾邮件过滤 附件资源

贝叶斯邮件过滤器具有较强的分类能力和较高的准确性，但前期的邮件集训练与学习耗用大量系统资 源和网络资源，影响系统效率。提出一种基于MapReduce技术的贝叶斯垃圾邮件过滤机制,一方面对传统贝叶斯过滤

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。

基于CNN的中文文本分类算法，通过word2vec获取中文测试数据集中各个字的向量表达，再输入卷积网络进行分类。这一过程可通过以下步骤实现：使用命令python train.py训练CNN模型，该模型

一种垃圾邮件检测与过滤方法，刘武，段海新，现有基于SMTP协议和客户/服务器模式的电子邮件系统采用类似路由器的转发机制,由于邮件服务器无法验证最初发送者的身份或源地址的真

邮件数据包括训练集train(正常邮件normal,垃圾邮件spam),测试集test,中文停用词文件cn_stopwords.txt

大约9000多正常邮件，垃圾邮件语料库（正常邮件）新

电子邮件垃圾邮件检测项目

针对垃圾邮件泛滥的问题,本文基于朴素贝叶斯算法构建了邮件过滤系统,并采取平滑、归一化等方法进行数据预处理,提取结构与统计特征,通过邮件地址、邮件内容等多个方式进行过滤。计算机测试后表明本算法提高了垃圾

该数据集由一系列邮件组成，适用于测试垃圾邮件过滤系统，请勿用作商业目的。

初心者用的资料，比较详细，刚用EXCHANGE的可以看看那