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一种改进的贝叶斯邮件过滤算法下载
weixin_39821051
2019-09-02 12:30:23
基于贝叶斯和遗传算法的垃圾邮件过滤算法,这是文献,不是源码,里面有相关原理说明,不是直接拿来就可以用的!
相关下载链接:
//download.csdn.net/download/nagasakichenhu/6936135?utm_source=bbsseo
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一种改进的贝叶斯邮件过滤算法下载
基于贝叶斯和遗传算法的垃圾邮件过滤算法,这是文献,不是源码,里面有相关原理说明,不是直接拿来就可以用的! 相关下载链接://download.csdn.net/download/nagasakichenhu/6936135?utm_source=bbsseo
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一种
改进
的
贝叶斯
邮件
过滤
算法
基于
贝叶斯
和遗传
算法
的垃圾
邮件
过滤
算法
,这是文献,不是源码,里面有相关原理说明,不是直接拿来就可以用的!
论文研究-
一种
改进
的
贝叶斯
算法
在垃圾
邮件
过滤
中的研究.pdf
研究了
改进
的基于SVM-EM
算法
融合的朴素
贝叶斯
文本分类
算法
以及在垃圾
邮件
过滤
中的应用。针对朴素
贝叶斯
算法
无法处理基于特征组合产生的变化结果,以及过分依赖于样本空间的分布和内在不稳定性的缺陷,造成了
算法
时间复杂度的增加。为了解决上述问题,提出了
一种
改进
的基于SVM-EM
算法
的朴素
贝叶斯
算法
,提出的方法充分结合了朴素
贝叶斯
算法
简单高效、EM
算法
对缺失属性的填补、支持向量机三种
算法
的优点,首先利用非线性变换和结构风险最小化原则将流量分类转换为二次寻优问题,然后要求EM
算法
对朴素
贝叶斯
算法
要求条件独立性假设进行填补,最后利用朴素
贝叶斯
算法
过滤
邮件
,提高分类准确性和稳定性。仿真实验结果表明,与传统的
邮件
过滤
算法
相比,该方法能够快速得到最优分类特征子集,大大提高了垃圾
邮件
过滤
的准确率和稳定性。
大白话
贝叶斯
定理--让你爱上
贝叶斯
本系列通过通俗的形式讲解
贝叶斯
算法
的所有知识点 让你对
贝叶斯
有个清晰的认识过程。1.1
贝叶斯
定理1.2
贝叶斯
定理的应用--单个特征举例1.3
贝叶斯
定理的应用--多个特征到朴素
贝叶斯
1.4多项式朴素
贝叶斯
算法
案例--离散特征1.5多项式朴素
贝叶斯
算法
案例--平滑下的计算1.6高斯和伯努利朴素
贝叶斯
--连续特征1.7朴素
贝叶斯
算法
应用场景--文本分类原因1.8基于高斯朴素
贝叶斯
算法
的鸢尾花数据分类1.9不同分类器下新闻数据分类效果的比较
一种
改进
的
贝叶斯
算法
在垃圾
邮件
过滤
中的研究
一种
改进
的
贝叶斯
算法
在垃圾
邮件
过滤
中的研究 适合大家学习
改进
的朴素
贝叶斯
算法
在垃圾
邮件
过滤
中的研究
提出了
一种
利用支持向量机
改进
的朴素
贝叶斯
算法
——TSVM-NB
算法
。首先利用NB
算法
对样本集进行初次训练,利用支持向量机构造一个最优分类超平面,每个样本根据与其距离最近样本的类型是否相同进行取舍,这样既降低样本空间规模,又提高每个样本类别的独立性,最后再次用朴素
贝叶斯
算法
训练样本集从而生成分类模型。仿真实验结果表明,该
算法
在样本空间进行取舍过程当中消除了冗余属性,可以快速得到分类特征子集,提高了垃圾
邮件
过滤
的分类速度、召回率和正确率。
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