进的贝叶斯分类对垃圾邮件识别探讨
垃圾邮件过滤的贝叶斯算法研究
和贝叶斯过滤方法。基于规则的过滤器可以对邮件标题和信件内容等进行
多项过滤，比如结合内容扫描引擎，根据垃圾邮件的常用标题语、垃圾邮
件受益者的姓名、电话号码、跳b地址等信息关键词进行过滤，然后在邮件
越来越多地应用在反垃圾邮件的产品中，比如F 二 n 中的贝叶斯过滤. o 目、贝叶斯算法的过毖步. 贝叶斯算法计算特征的来源通常是: 邮件正文中的单词邮件头 ( 发送 者，传递路径等) ，比如H 砒编码 ( 如颜色等) 词组，短语m t 信息，特 T e a 殊短语出现位置等。比如，正常邮件中经常出现单词A ，但是基本不在垃 A 圾邮件中出现，那么， 从A 标示垃圾邮件的概率就接近0，反之亦然。贝叶 斯算法的步骤为: ( 1 收集大量的垃圾邮件和非垃圾邮件，建立垃圾邮件集和非垃圾 )
的应用。贝叶斯过滤器是基于 “ 自我学习”的智能技术，能够使 自己适应 垃圾邮件制造者的新把戏，同时为合法电子邮件提供保护。在智能邮件过
二、垃级邮件过沁技术的发足
从电子邮件 的结构出发，寻找垃圾邮件的特征，在发件人、收件人、
淹技术中，贝叶斯 ( B ye ia ) 过滤技术取得了较大的成功，被越来越多 a s n 地应用在反垃圾邮件的产品中，是目前最有效的反垃圾邮件技术之一。被
一、引， 近年来随着因特网的迅速发展，In e n t 的用户数呈指数级增长。电 t r e
子邮件逐渐成为人们生活中最便捷的通信手段之一，它为人们的工作、生
( ] P c ) 是 先 概 尸 ， ) 是 件概 对同 篇 本， ， 类的 验 率， 臼 { c， 类条 率。 一 文 P(d )
不 设d: 表 为 征 合( ， K t。 ， 特 个 ， 设 征 间 变. 示 特 集 t ， ) n为 征 数 假 特 之 相 t - 2，
使用朴素贝叶斯对垃圾邮件分类实验原理
文章标题：深入探究朴素贝叶斯算法：垃圾邮件分类实验原理解析在信息爆炸的时代，电流信箱已经成为人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随之而来的垃圾邮件问题也一直困扰着人们。
为了解决这一问题，朴素贝叶斯算法被广泛应用于垃圾邮件分类实验中。
本文将深入探讨朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类实验中的原理和应用。
一、朴素贝叶斯算法简介朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立假设的分类算法。
它被广泛应用于文本分类、垃圾邮件过滤、情感分析等领域。
朴素贝叶斯算法的核心思想是基于训练样本对文本进行建模，并根据文本中不同特征的出现概率来进行分类。
二、垃圾邮件分类实验原理解析1. 数据预处理：需要对收集到的邮件数据进行预处理，包括去除邮件中的特殊符号、停用词等。
2. 特征提取：接下来，需要从处理后的邮件数据中提取特征，常用的特征包括词袋模型和TF-IDF模型。
3. 训练模型：使用朴素贝叶斯算法对提取到的特征进行训练，得到垃圾邮件和正常邮件的概率分布。
4. 分类预测：根据训练好的模型，对未知的邮件进行分类预测，判断其是否为垃圾邮件。
三、朴素贝叶斯算法的优势和局限性1. 优势：朴素贝叶斯算法简单高效，对小规模数据表现良好，且易于实现和扩展。
2. 局限性：朴素贝叶斯算法忽略了特征之间的关联性，且对输入数据的分布假设较强。
四、个人观点和理解朴素贝叶斯算法作为一种经典的分类算法，在垃圾邮件分类实验中表现出了较好的效果。
然而，其在处理复杂语境和大规模数据时存在一定局限性。
我认为，在实际应用中，可以结合其他算法和技术，进一步提升垃圾邮件分类的准确率和效率。
总结回顾：通过本文的深入探讨，我们对朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类实验中的原理和应用有了全面、深刻和灵活的理解。
朴素贝叶斯算法的优势和局限性也使我们对其进行了全面的评估。
在未来的研究和实践中，我将继续深入研究和探索其他分类算法，以期进一步提升垃圾邮件分类的效果。
五、垃圾邮件分类实验中的技术挑战和解决办法在垃圾邮件分类实验中，我们面临着一些技术挑战。
贝叶斯算法在反垃圾邮件技术中的应用
长 期 以来 ， 们不 断探索着 垃圾 邮件 的解决 人
之道 ，从早 期的关 键字 匹配 ， 通过连 接频 率米 到
冈此 发 送方 可 以使 刚互 联 网上 任 意一 台 Ｓ Ｐ ＭＴ
服 务器 米 发 送 他 的 邮件 ，这 就 是 所 谓 的 Ｏｐｎ ｅ
Ｒｅ ａ ｌｙ。
提高发送垃圾邮件 的成本，再到设立专Ｊ 服务 ｛ ｛
摘
要
调查显示， 电子邮件 的使用 已经成为当前最重要 的互联 网应用，而垃圾邮件则成为互联 网
上 最大的危 害之一．针对 这种严峻的安全形势，各种安全技 术得到应 用，如连接数量控制、实时黑名单 （ Ｂ 、关键特征 匹配等。但是垃圾邮件 并未因此 而得到有效遏制，反而 日益猖狂．本文主要介绍 了一 ＲＬ）
１ 垃 圾 邮件 无 法避免 的技 术原 因 当前 邮件 传输 的主 要协议 是 Ｓ Ｐ 协议 ， ＭＴ
从 设计之 初 ，为 了满 足简单 传输 的需要 ，该协议
没有任何认证手段，冈此缺省的 Ｓ Ｐ邮件服 ２ 贝叶斯 过滤 技术 介绍 ＭＴ ．
务 器对 于 邮件 的来 源莉Ｉ 目的地 不 做控 制 而是 支
＿ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
ｐｏ ａ ｉｔ 中 对 应 的 值 为 ｒｂ ｂｌｙ ｉ
行 自学 习。分 析每 封 电子 邮件 中 的每一 个单 词 ，
确 定 正 常 邮什 和 垃 圾 邮什 中词 汇 发 生频 率 的 差
异。
Ｐ ，Ｐ ，…Ｐ １ ２ Ｎ， ＰＡｌ ｔ， ３ ｎ表 示在 ｆ 件 （ ｔ ２ ｔ…ｔ） ｌ， ｆ ｆ
（）过 滤 器 提 取 邮什 主 题 和 邮 件 体 中 的 独 ２ 立 字 串。
＋ １ Ｉ １Ｐ ）… （ 一Ｎ）当 ＰＡｌ ， ，３ ｎ （－ ）（－２ １Ｐ 】 （ ｔ ｔ ｔ…ｔ） Ｐ ｌ２
贝叶斯分类器应用实例
贝叶斯分类器应用实例
一个常见的贝叶斯分类器的应用实例是垃圾邮件过滤。
贝叶斯分类器可以通过分析邮件中的关键词和其他特征来判断一封邮件是否是垃圾邮件。
在这个应用实例中，贝叶斯分类器通过学习已知的垃圾邮件和非垃圾邮件的特征，建立一个概率模型。
然后，当一封新的邮件到达时，贝叶斯分类器会根据这个概率模型计算该邮件是垃圾邮件的概率。
如果概率超过一个预设的阈值，那么这封邮件就会被分类为垃圾邮件。
贝叶斯分类器的优点是它可以很好地处理大量的特征和高维数据。
对于垃圾邮件过滤来说，贝叶斯分类器可以根据邮件中出现的关键词来进行分类，而不需要对整个邮件内容进行完整的分析。
然而，贝叶斯分类器也有一些限制。
例如，它假设特征之间是独立的，但在实际情况中，特征之间可能存在相关性。
此外，贝叶斯分类器对于处理文本数据的效果可能不如其他一些机器学习算法。
总的来说，贝叶斯分类器在垃圾邮件过滤等应用中具有一定的优势，但在实际应用中需要根据具体情况选择合适的算法。
朴素贝叶斯如何实现垃圾邮件分类原理
朴素贝叶斯如何实现垃圾邮件分类原理垃圾邮件分类的基本原理是将输入的邮件文本根据其特征划分为“垃圾邮件”和“非垃圾邮件”两类。
朴素贝叶斯分类器通过观察已知分类的训练样本，学习出每个类别在不同特征上的概率分布，然后利用这些概率分布来预测测试样本的分类。
具体实现步骤如下：1.收集训练样本：首先，我们需要收集大量已知分类的邮件样本，这些样本被标记为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。
这些样本将用于训练模型。
2.特征提取：对于每个邮件样本，我们需要将其转化为一组可以用于分类的特征。
常用的特征提取方法包括词袋模型和TF-IDF等。
以词袋模型为例，可以将每个邮件样本表示为一个向量，其中每个元素表示一些词在该邮件中的出现次数。
3.计算类别概率：对于训练集中的每个类别，我们需要计算该类别出现的概率。
假设训练集中一共有m个样本，其中有n个样本属于垃圾邮件类别。
那么，垃圾邮件类别的概率P(垃圾邮件)可以计算为n/m。
4.计算条件概率：对于每个特征及其可能的取值，我们需要计算在给定类别下该特征取一些值的概率。
例如，对于特征“包含单词‘互联网’”，我们需要计算在封邮件为垃圾邮件的情况下，该特征取值为真（存在单词‘互联网’）的概率P(包含单词‘互联网’，垃圾邮件)。
可以通过统计垃圾邮件样本中该特征取值为真的比例来估计该概率。
5.预测新样本的分类：对于一个新的邮件样本，我们首先根据已经学习到的类别概率计算其属于每个类别的先验概率P(类别，邮件)。
然后，对于每个类别，根据已经学习到的条件概率计算该特征取值的概率P(特征，类别)。
最后，将先验概率与条件概率相乘并归一化，得到该邮件属于每个类别的后验概率。
最终，将后验概率最大的类别作为邮件的分类结果。
朴素贝叶斯分类器的优点在于其简单、高效，对于大规模的文本分类任务效果好。
然而，它也有一些限制，例如它假设所有特征之间相互独立，这在一些情况下可能不成立。
此外，朴素贝叶斯分类器对于特征空间非常大、稀疏的情况下可能不适用。
贝叶斯理论的应用
贝叶斯理论的应用贝叶斯理论是一种概率统计理论，它基于贝叶斯公式，通过先验概率和样本信息来更新后验概率，从而进行推断和决策。
贝叶斯理论在各个领域都有着广泛的应用，包括机器学习、医学诊断、金融风险评估等。
本文将重点介绍贝叶斯理论在实际应用中的几个典型案例。
一、垃圾邮件过滤在电子邮件的日常使用中，我们经常会受到大量的垃圾邮件干扰。
为了有效地过滤垃圾邮件，可以利用贝叶斯理论来构建垃圾邮件过滤器。
首先，收集一定量的已知分类的邮件样本，计算每个词在垃圾邮件和非垃圾邮件中出现的概率。
然后，根据贝叶斯公式计算新邮件属于垃圾邮件的概率，如果概率超过设定的阈值，则将其分类为垃圾邮件。
通过不断地更新样本和调整参数，可以提高垃圾邮件过滤器的准确性和效率。
二、医学诊断在医学诊断领域，贝叶斯理论被广泛应用于疾病诊断和风险评估。
医生可以根据患者的症状和检查结果，结合先验知识和医学统计数据，计算患某种疾病的后验概率。
这有助于医生做出更准确的诊断和治疗方案。
同时，贝叶斯理论还可以用于评估患者的疾病风险，帮助医生制定个性化的预防措施和健康管理计划。
三、金融风险评估在金融领域，贝叶斯理论被广泛应用于风险评估和投资决策。
投资者可以利用贝叶斯理论对资产价格的波动进行建模，从而评估投资组合的风险和收益。
同时，贝叶斯理论还可以用于预测金融市场的走势和未来的投资机会，帮助投资者做出更明智的投资决策。
四、自然语言处理在自然语言处理领域，贝叶斯理论被广泛应用于文本分类、情感分析等任务。
通过构建贝叶斯分类器，可以将文本数据进行分类，识别出文本中的关键信息和情感倾向。
这对于信息检索、舆情监控等应用具有重要意义，帮助用户快速准确地获取所需信息。
总结而言，贝叶斯理论作为一种强大的概率统计工具，在各个领域都有着重要的应用。
通过合理地利用贝叶斯理论，我们可以更好地处理不确定性信息，做出更准确的推断和决策，推动科学技术的发展和社会进步。
希望本文介绍的几个典型案例能够帮助读者更好地理解和应用贝叶斯理论，发挥其在实际问题中的作用。
基于贝叶斯和AIS的反垃圾邮件技术比较分析
前 言
随着 互 联 网应 用 的推 广 ，电子 邮件 被 更 多 的人 使 用 ， 此 同 时 ， 些 与 那 收件 人 事先 没 有提 出 要求 或者 同意 接 收 的广 告 、 电子刊 物 、 种 宣传 性 的信 各
而研究人员也致力于研究这三种层次上的新技术新方法， 或者对 已有的技术 进 行 整 合 、 践 评 测 、 进 。本文 分 析 的技 术 是基 于 内容 的 过滤 技 术 。 实 改 在反垃圾邮件过滤系统 中我们常会使用朴素贝叶斯算法 ， 该模型采用 特 征变 量 独 立 假设 ， 即假设 每 个 特 征 变量 都 从 属 于 同一 个 类别 变 量 Ｃ， 而它 们 彼 此之 间相 互独 立 。
式计 算 ：
＝
塑
ｃ ４
１贝叶斯理论 ．
贝 叶斯 方 法 以概 率 理论 为 基 础 ， 于 处理 统 计 学 中不 确 定性 问题 。 用 对 于概 率 公 式： Ｐ（ 。 ） Ｐ（ Ｂ｝ ＝ ） …
基 于 贝叶 斯 算法 的 反 垃圾 邮 件过 滤 系 统具 有 较 强分 类 能 力 ， 在 识别 但 时很 大程 度 依赖 于 以 往 的统计 结 果 ， 自适应 能 力较 弱 ， 对 已有样 本 的 变异 且 样本 辨识 效 果不 尽 人意 。 鉴 于上 述 弱 点 ， 人工 免 疫 系 统 以其 良好 的 自适 应 、自学 习 和鲁 棒 性 启 示着反垃圾邮件技术的研 发， 依据此开发的反垃圾邮件过滤系统的运作原理
一
公式， 结合调查 、 统计、 实验等方式获取新 的信息 ， 对先验概率进行修正 ， 从 而得 到更符 合 实 际的 可能 发生 概率 的预计 。 基于 贝 叶斯 的统计 分析 技术 常常被 应 用于各 行各 业 的分类 应用 系统 中 ， 因其 模 型 塑造 简 单 易行 ， 效 果 良好 而 广 受欢 迎 。 运行
基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤算法研究
基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤算法研究垃圾邮件过滤算法是现代邮件系统中至关重要的一部分。
随着电子邮件的普及和垃圾邮件的数量快速增长，确保用户只接收到重要和正常邮件变得极为重要。
朴素贝叶斯算法，作为一种常用的文本分类算法，在垃圾邮件过滤中得到了广泛应用。
本文将探讨基于朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤算法的研究。
朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理的分类方法，它假设所有特征之间相互独立。
在垃圾邮件过滤中，我们可以将邮件看作是一系列的特征（词语）的集合，然后根据这些特征来判断邮件是属于垃圾邮件还是正常邮件。
首先，需要构建一个训练集，该训练集包含了上千封已经被标记为垃圾邮件或正常邮件的电子邮件。
对于每封邮件，我们需要分解为词语，并将这些词语作为特征进行处理。
常见的处理方式有词袋模型和TF-IDF算法。
在进行训练集的处理后，我们需要计算每个特征在垃圾邮件和正常邮件中的概率。
这可以通过计算每个特征在垃圾邮件和正常邮件中的出现频率来实现。
然后，通过贝叶斯定理计算出给定特征下邮件为垃圾邮件的概率和正常邮件的概率。
接下来，对于新输入的邮件，我们可以利用贝叶斯分类器来预测其是否为垃圾邮件。
对于每个特征（词语），我们计算其在垃圾邮件和正常邮件中的概率，并将这些概率相乘。
最终，我们比较垃圾邮件和正常邮件的概率，将概率较大的类别作为预测结果。
然而，朴素贝叶斯算法也存在一些限制和挑战。
首先，算法假设所有特征之间相互独立，但在现实生活中，特征之间往往存在一定的相关性，这可能影响分类结果的准确性。
其次，算法对文本的处理方式并不考虑词语的顺序，而忽略了语义和上下文的信息，这可能导致一些误判。
此外，朴素贝叶斯算法在处理高维数据时可能面临维度灾难的问题，需要一些技巧进行优化。
为了提高垃圾邮件过滤算法的准确性，可以采用一些改进策略。
例如，可以引入更多的特征，如邮件的发件人、主题、发送时间等，这些特征可能与邮件的分类密切相关。
另外，可以采用其他的文本分类算法，如支持向量机、决策树和深度学习等，以获得更好的分类效果。
机器学习中的朴素贝叶斯算法应用案例分析
机器学习中的朴素贝叶斯算法应用案例分析朴素贝叶斯算法是机器学习领域中常用的分类算法之一。
它基于贝叶斯定理，通过计算给定特征条件下的类别概率来进行分类预测。
在本文中，我们将介绍几个使用朴素贝叶斯算法的应用案例，展示其在实际问题中的应用价值和效果。
1. 垃圾邮件过滤垃圾邮件是一个普遍存在的问题，给用户带来诸多不便。
朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中具有广泛的应用。
该算法通过分析邮件中的关键词和特征，建立垃圾邮件和正常邮件的概率模型，然后根据模型计算邮件属于垃圾邮件的概率，从而进行分类。
实际应用中，朴素贝叶斯算法能够较好地识别垃圾邮件，并且能够通过不断的学习和优化，提高过滤的准确率。
2. 文本分类文本分类是指根据文本内容将其归类到相应的类别中。
朴素贝叶斯算法在文本分类中被广泛使用。
例如，在新闻分类中，可以通过分析新闻标题、关键词等特征，建立一个包含不同类别新闻的概率模型，然后根据模型计算未知新闻属于各个类别的概率，从而分类新闻。
朴素贝叶斯算法在文本分类中有着高效的计算速度和较好的分类性能，可以应用于新闻、推荐系统、情感分析等领域。
3. 情感分析情感分析是指通过对文本中的情感进行识别和分类，判断文本的情感倾向。
朴素贝叶斯算法在情感分析中有着广泛的应用。
例如，在社交媒体上分析用户评论的情感，可以通过提取评论中的关键词和特征，建立一个情感情绪的概率模型，并根据模型计算未知评论的情感倾向。
朴素贝叶斯算法在情感分析中表现出较高的准确率和鲁棒性，可以帮助企业了解用户的反馈和态度，做出相应的决策。
4. 疾病诊断朴素贝叶斯算法在医学领域的应用也非常广泛，特别是在疾病诊断中。
对于一些已知的疾病，可以通过分析病人的症状特征，建立一个疾病的概率模型，然后根据模型计算未知症状属于各个疾病的概率，从而进行疾病诊断。
朴素贝叶斯算法在疾病诊断中具有高度的可解释性和分类准确性，能够帮助医生进行病情判断和诊断。
5. 客户推荐在电商领域，朴素贝叶斯算法也被广泛应用于客户推荐系统中。
贝叶斯技术在反垃圾邮件系统中的研究应用
Ｋｅ ｗｏｄ ： ｙ ｓ ａ ； ｐ ｍ Ｄ ｓ ｒ ｂ ｔ ｄ Ｆ ｌ ｅ ｉ ｇ ｙ ｒｓ Ｂ ｅ ｉ ｎ Ｓ ａ ； ｉ ｔ ｉ ｕ ｅ ｉ ｔ ｒ ｎ ａ
Ｏ 引言
为 ｍ 由单词 （ ， 称为一个 Ｔｋ ｎ ∞ 顺序组 成的邮件 ｄ ｗ ” ｏｅ） ， ｗ） ｎ定义 一 个 向量 （ “， 一，Ｊ， 中 Ｘ ∈＜ ，） 当 ｘ ｘ Ｘ） 其 ， ０ １， Ｗ∈ ｄ时， ｉｌ否则 ｘ Ｏ ｘ＝ ， ｉ 。即 中的分量表示词汇表 Ｖ的对 ＝ 应位置的单词是否在 ｄ中出现 。
为特征个数 ， 各特征之间相互独立 。则有 ：
个 状态 （ 见公式 ７ 。３状态转移概率矩阵 Ａ （０ 。 ）（ ） ＝ ａ 此矩 阵 中
ｔｉ ｐａ ｂａｓ ｄ ｎ ａｙ ｉ ｈ ｂ ｅｎ —Ｓ ｍ ｅ ｏ Ｂ ｅｓ ａｎ ａｓ ｅ ｗｉ ｅｌ ｐ ｄ ｄ ｙ ａｉ ａｔ ｎ ｏ ｔｅ ｔｉ ｎ． Ｔｈ ｅ ｐｈ ｅｓ ｆ ｅ ｉ ｒ ｅ ｃ ｎｇ ｅ ｍ ａｓ ｏ ｔ ｘｔ ｓ ｅｓ ａｔ ｈｉ Ｃｈ ｎｅｓ ｐ － ｉ ｅ ａｒ
｛ｓ ａ ， ｌ ｇｔ Ｃ ｐｍ Ｃ ｅ ｉ｝
贝叶斯统计源于 英国学者 贝叶斯撰 写发表 （７３ 的 １６ 年）
一
篇 具 有 哲 学 性 的 论 文 ： ｎ Ｅ ｓ ｙ ｏ ａ ｄ ｓ ｌｉ ｇ ａ Ａ ｓ ａ Ｔ ｗｒ ｓ ｏ ｖ ｎ
贝叶斯用于垃圾 邮件过 滤时，通过计算 邮件 ｄ属于某 个类别 ｃ的概 率 ｍｃ Ｉｘ 对该 邮件进行分类 。 （ ） ｄ， 计算公式如
下： ‘
ｐ ｏ ｌｍ ｉ ｈ ｏ ｔ ｉ ｅ ｏ ｈ ｎ ｅ ， ｒ ｂ ｅ ｎ ｔ ｅ ｄ ｃ ｒｎ ｆ ｃ ａ ｃ ｓ 后来发展形成 了贝
基于贝叶斯理论的垃圾邮件算法研究
２１ 年 １ ０２ 月
齐 齐 哈 尔 大 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆ ｑｈ ｒＵｎｖ ｒｉ ｏ ｒ ａ ｉａ ｉｅ ｓｔ ｏ Ｑｉ ｙ
Ｖ０．８ Ｎ ． １ ．ｏ１ ２
Ｊ ｎ，０１ ａ． ２ ２
基于贝叶斯 理论 的垃圾邮件算法研究
王纲 ，李诚
‘
３ ４‘
齐 齐 哈 尔 大 学 学 报
用一个变量空间模型将变量空间维数的定义同整个邮件库中给定的词对应起来 ，每个具体的单词用一个二 进制变量表示 ，表明单词出现与否。
图 １ 同 贝叶斯过 滤器 相对应 的 贝ｌ斯 网络 叶
２ 过滤系统 中的邮件域名
具体邮件过滤时 ，首先要考虑邮件正文内容在判定邮件是否为垃圾时所起的作用 ，同时还要考虑邮件 的其它特征变量 ，例如一些有诱惑性的短语或特殊符号的非常规使用 ，如 “ 快速致富绝招” ！ ！”等 ， 、“ ！ ！ 此外 ，邮件中经常包含许多非正文属性的特征 ，如邮件域名信息等 ，对垃圾邮件判定也非常有用。 将有具体邮件特点的特征变量引入到贝叶斯过滤器中是很简单的，把邮件提供的各种原始信息一律无 变化地引人到分类模型中，不需要对算式做任何修改 ，但需要对在分类模型中使用的具体变量的表达形式 进行 分析 。 首先完成对邮件外部表述文字有无特定短语匹配的检测 ，如 “ 免费” 只是为了 ｍ ｎｙ ，“ ｏｅ”等 ，在实验 中引入了一个有 ４ 个特征短语变量的集合 ， ０ 使用概率性的过滤方案 ， 在当前规则限定下 ， 利用崩户手动建 立起来的、南短语组成的特征变量 ，快速完成对当前邮件的过滤。 其 次再 考虑 邮件 域名类 型 等有关 域
了一个可行的过滤方案 ，并对邮件误判成本进行定量计算 ，实现系统邮件过滤 。
贝叶斯分类器应用实例
贝叶斯分类器应用实例贝叶斯分类器是一种常用的机器学习算法，其基本原理是根据已有的训练数据，通过统计学方法预测新数据的类别。
贝叶斯分类器的应用非常广泛，其中包括垃圾邮件过滤、情感分析、文本分类等。
在本文中，我将详细介绍贝叶斯分类器在垃圾邮件过滤和情感分析上的应用实例，并介绍其原理和实现步骤。
一、垃圾邮件过滤垃圾邮件过滤是贝叶斯分类器的经典应用之一。
在垃圾邮件过滤中，贝叶斯分类器被用来预测一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件。
其原理是根据已有的标记为垃圾邮件或正常邮件的训练数据，计算出某个词语在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率，并据此预测新邮件的类别。
具体实现步骤如下：1.收集和准备数据集：需要收集足够数量的已标记为垃圾邮件和正常邮件的数据集，并对其进行预处理，如去除停用词、标点符号等。
2.计算词频：统计每个词语在垃圾邮件和正常邮件中的出现次数，并计算其在两类邮件中的概率。
3.计算条件概率：根据已有的训练数据，计算每个词语在垃圾邮件和正常邮件中的条件概率。
4.计算先验概率：根据已有的训练数据，计算垃圾邮件和正常邮件的先验概率。
5.计算后验概率：根据贝叶斯公式，计算新邮件在垃圾邮件和正常邮件中的后验概率。
6.预测结果：将新邮件归类为垃圾邮件或正常邮件，取后验概率较高的类别。
通过以上步骤，我们可以实现一个简单的垃圾邮件过滤器。
在实际应用中，可以根据需要进行改进，如考虑词语的权重、使用更复杂的模型等。
二、情感分析情感分析是另一个贝叶斯分类器常用的应用领域。
在情感分析中，贝叶斯分类器被用来预测文本的情感倾向，如正面、负面或中性。
具体实现步骤如下：1.收集和准备数据集：需要收集足够数量的已标记为正面、负面或中性的文本数据集，并对其进行预处理，如分词、去除停用词等。
2.计算词频：统计每个词语在正面、负面和中性文本中的出现次数，并计算其在三类文本中的概率。
3.计算条件概率：根据已有的训练数据，计算每个词语在正面、负面和中性文本中的条件概率。
高斯朴素贝叶斯（GaussianNaiveBayes）原理与实现——垃圾邮件识别实战
⾼斯朴素贝叶斯（GaussianNaiveBayes）原理与实现——垃圾邮件识别实战朴素贝叶斯（Naive Bayes）：根据贝叶斯定理和朴素假设提出的朴素贝叶斯模型。
贝叶斯定理：朴素假设（特征条件独⽴性假设）：代⼊可知朴素贝叶斯模型计算公式：因为朴素贝叶斯是⽤来分类任务，因此：化简可知：朴素贝叶斯模型除了上式所描述的以外，有三种常⽤的模型：1、⾼斯朴素贝叶斯2、多项式朴素贝叶斯3、伯努利朴素贝叶斯本篇主要是实现⾼斯朴素贝叶斯，因为它是最常⽤的⼀种模型。
⾼斯朴素贝叶斯：适⽤于连续变量，其假定各个特征 _ 在各个类别 下是服从正态分布的，算法内部使⽤正态分布的概率密度函数来计算概率。
_ ：在类别为 的样本中，特征 _ 的均值。
_ ：在类别为 的样本中，特征 _ 的标准差。
⾼斯朴素贝叶斯代码实现：注释：1、var_smoothing和epsilon的⽬的是防⽌⼀些特征的⽅差为0的情况（⽐如在垃圾邮件识别的时候，使⽤词袋模型很容易出现⽅差为0）2、计算联合概率时并不使⽤连乘，对概率取⾃然对数，乘法变加法，降低计算复杂度，使模型更稳定。
1import numpy as np2import collections3import math4class GaussianNB(object):5def__init__(self):6 self.mp = {} #把y值映射到0-n之间的整数7 self.n_class = None #类别数8 self.class_prior= None #先验概率P(Y)9 self.means = None #均值10 self.vars = None #⽅差11 self.var_smoothing =1e-9 #平滑因⼦12 self.epsilon = None #平滑值13def _get_class_prior(self,y):14 cnt = collections.Counter(y)15 self.n_class = 016for k,v in cnt.items():17 self.mp[k] = self.n_class18 self.n_class+=119 self.class_prior = np.array([ v/len(y) for k,v in cnt.items()])20pass21def _get_means(self,xx,y):22 new_y =np.array([self.mp[i] for i in y])23 self.means = np.array([ xx[new_y==id].mean(axis=0) for id in range(self.n_class)])24# self.means shape: n_class * dims25pass26def _get_vars(self,xx,y):27 new_y = np.array([self.mp[i] for i in y])28 self.vars = np.array([xx[new_y == id].var(axis=0) for id in range(self.n_class)])29# self.vars shape: n_class * dims30pass31def fit(self,X,Y):32# X 必须是numpy的array; Y为list,对于X中每个样本的类别33 self._get_class_prior(Y)34 self._get_means(X,Y)35 self._get_vars(X,Y)36 self.epsilon = self.var_smoothing * self.vars.max() #选取特征中最⼤的⽅差作为平滑37 self.vars = self.vars + self.epsilon #给所有⽅差加上平滑的值38pass39def _get_gaussian(self,x,u,var):40#计算在类别y下x的条件概率P(xj|y)的对数41#return math.log(1 / math.sqrt(2 * math.pi * var) * math.exp(-(x - u) ** 2 / (2 * var)))42return -(x - u) ** 2 / (2 * var) - math.log(math.sqrt(2 * math.pi * var))43def predict(self,x):44 dims = len(x)45 likelihoods = []46for id in range(self.n_class): #遍历每类yi，把每个特征的条件概率P(xj|yi)累加47 likelihoods.append(np.sum([self._get_gaussian(x[j], self.means[id][j], self.vars[id][j]) for j in range(dims)]))48# 对先验概率取对数49 log_class_prior = np.log(self.class_prior)50 all_pros = log_class_prior + likelihoods51#all_pros = self.standardization(all_pros)52 max_id = all_pros.argmax() #取概率最⼤的类别的下标53for k,v in self.mp.items(): #转换为可读的y值54if v== max_id:55return k56pass57def standardization(self,x):58 mu = np.mean(x)59 sigma = np.std(x)60return (x - mu) / sigma6162# nb = GaussianNB()63# xx = np.array([[1,2,3],[11,12,1],[2,1,4],[15,16,1],[8,6,6],[19,13,0]])64# y = ['min','max','min','max','min','max']65# nb.fit(xx,y)66# print(nb.predict(np.array([0,0,0])))View Code垃圾邮件识别实战：数据集：Trec06C数据集笔者获取的数据集是处理过的处理⽅式：随机选取：5000封垃圾邮件和5000封正常邮件；预处理提取邮件正⽂，去掉换⾏符、多余空格等UTF-8⽂本格式，每封邮件正⽂在⽂件中保存为⼀⾏⽂本其中前5000 条为垃圾邮件，后5000 条为正常邮件。
贝叶斯垃圾邮件过滤器工作原理
贝叶斯垃圾邮件过滤器工作原理随着互联网的普及，垃圾邮件的泛滥成灾给人们的生活带来了很多困扰。
为了解决这个问题，贝叶斯垃圾邮件过滤器应运而生。
贝叶斯垃圾邮件过滤器是一种通过统计方法对电子邮件进行分类的算法，它可以准确地将垃圾邮件和正常邮件区分开来。
本文将详细介绍贝叶斯垃圾邮件过滤器的工作原理。
贝叶斯垃圾邮件过滤器基于贝叶斯定理，通过计算邮件中出现某些特定词语的概率来判断邮件的类别。
具体而言，贝叶斯垃圾邮件过滤器通过建立一个词汇表，将每个词语与其在垃圾邮件和正常邮件中出现的频率联系起来。
通过计算这些词语在待分类邮件中出现的频率，并结合贝叶斯定理，可以得到该邮件属于垃圾邮件和正常邮件的概率。
贝叶斯垃圾邮件过滤器需要建立一个训练集，该训练集包含已经分类好的垃圾邮件和正常邮件。
通过对训练集的学习，贝叶斯垃圾邮件过滤器可以计算出每个词语在垃圾邮件和正常邮件中出现的频率。
这些频率可以用来计算每个词语在待分类邮件中出现的概率。
接下来，当有新的邮件需要分类时，贝叶斯垃圾邮件过滤器会对该邮件进行预处理，将其转化为一个特征向量。
这个特征向量包含了待分类邮件中出现的每个词语以及它们的频率。
根据贝叶斯定理，贝叶斯垃圾邮件过滤器可以计算出该邮件属于垃圾邮件和正常邮件的概率。
在计算概率时，贝叶斯垃圾邮件过滤器会考虑到每个词语在垃圾邮件和正常邮件中出现的频率。
如果某个词语在垃圾邮件中出现的概率较高，那么待分类邮件中出现该词语的概率也较高，从而可以推断该邮件是垃圾邮件的可能性较大。
然而，贝叶斯垃圾邮件过滤器也存在一些问题。
首先，它只考虑了词语的出现频率，而没有考虑词语之间的关系。
这意味着如果某个词语在垃圾邮件中出现的频率较高，那么它被判断为垃圾邮件的概率也较高，即使该词语在正常邮件中也经常出现。
其次，贝叶斯垃圾邮件过滤器对于新词语的处理较为困难。
由于贝叶斯垃圾邮件过滤器是基于训练集学习的，对于训练集中没有出现过的词语，它无法准确地进行分类。
基于贝叶斯分类器的垃圾邮件过滤的研究与改进
摘 要
介 绍了一个改进 的基于贝 叶斯分类技术 的垃圾邮件过滤器 的系统结构 ， 完成了 系统的整体设计和实现 。提出 ‘ 贝叶斯 分类 器 ； 垃圾 邮件 ； 过滤 ；文本分类
ＴＰ ９ ３３
了一种改进 的邮件信 息增益方法 ， 选取多个样本进行实验 比较分析 ， 提高 了贝叶斯分类器 的性能 。 关键词
目前 ， 圾 邮件 过 滤 的方 法 可 分 为 三类 ： 于 垃 基 Ｉ Ｐ的过 滤 、 于 Ｓ Ｐ协 议 的过 滤 和 基 于 内容 的 基 ＭＴ 过滤 Ｌ 。其 中基 于 内容 的 过 滤 方 法 主要 有 基 于 ３ 叫］ 规则 的过 滤方 法和 贝 叶斯过 滤 方法 ， 当前反 垃 圾 是 邮件用 到 的主 要 技 术 Ｉ 。本 文 在 朴 素 贝 叶 斯 方 法 ５ ］ 基 础上 提 出 了一 种 改进 的贝 叶斯 方 法 ， 过对 邮 件 通
计 模 型 ， 由此 推 算 目标 邮件 是 垃 圾 邮 件 的概 率 。 并 这 是一 种相 对 于关键 字来 说 ， 复 杂 和更 智 能化 的 更
内容过 滤技 术 ＿ 。 ６ ］
了人 们工 作 生 活必 不 可 少 的 一 部 分 。 电子 邮件 给 用户 带来 很 大 方 便 的 同时 ， 产 生 了 一 个 新 的 问 也 题 ， 就 是大 量垃 圾 邮件 的出 现 。如何 将 电子 邮件 这 中的垃圾 邮件 过 滤 已成 为 电子 邮 件 用 户 最 关 心 的
中 图分 类号
Ｒ ｅ ｅ ｒ ｈ ａ ｄ Ｉ ｐ ｏ ｅ ｅ ｎ Ｓｐ ｍ ｌｅ ｉ ｇ ｓ ａ ｃ ｎ ｍ ｒ ｖ ｍ ｎｔｏ ａ Ｆｉｔ ｒｎ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｙ ｓａ ａ ｓｆｅ ｓ ｄ ｏ ｈｅ Ｂａ ｅ ｉ ｎ Ｃｌ ｓ ｉｉｒ
改进的贝叶斯算法在反垃圾邮件中的应用
表示第 ｉ＜ １类 ， （ ｉ Ｍ ｌ ） 提供给分类器 的 练集（ ０ ＜ｌ 训练集中的文 本都 已经 过人工分类） 含 ｌ 篇 文本 ， 包 ｌ Ｄ 特征空间（， 一Ｆ Ｆ， ， ， ＦＦ
维普资讯
・
开 发 研 究 与 设 计 技 术 ・ ・ ・・ ・ ・
本 责 编辑： 媛媛 栏目 任 谢
改进 的贝叶斯算法在反垃圾 邮件 中的应 用
白 东燕 （ 家庄 铁 道 学 院 电 力 电子 及 电 力 传 动 ， 家庄 ０ ０ ４ ） 石 石 ５ ０ ３ 摘 要 ： 文 首 先介 绍 了 向量 空 间 模 型ｆ Ｓ 方 法 以及 特征 向 量抽 取 方 法 ， 导 和 研 究 了 引入 “ 征 之 间 互 相独 立” 设 的 朴 素 贝叶斯 论 、 Ｍ） ， 推 特 假
关 键 词 ： 素 贝 叶斯 ； 朴 垃圾 邮件 ； 量 空 间模 型 特 ； 向量 抽 取 ； 验 概 率 向 征 先
中图分类号 ：Ｐ ９ Ｔ３１
文献标识码 ： Ａ
文章编号 ：０ ９ ３４ （０ ７ ７ ２ １４ ０ １０ — ０４２ ０） — ０ ５— ２ ０
ＢＡＩＤ ｏ —ｙ ｎ ｎｇ ａ
Ｋｅ ｒＳＮａｖ ｙ ｓ ｎ ｓａ ｖ ｃｏ ｐ ｃ ｏ ｅ；ｅｔｒ ｅ ｔｒｅ ｔ ｃ ｏ ｐ ｏ ｒ ｂ ｂ ｉ ｙ ＷＯｄ ： ｉ ｅＢａｅｉ ； ｐ ｍ； ｅ ｔｒ ａ ｅｍ ｄ ｌ ｆａｕｅｖ ｃｏ ｘ ａ ｔ ｎ；ｒ ｒ ｐ ｏ ａ ｉｔ ａ ｓ ｒ ｉ ｉ ｉ ｌｙ
１ 引 言
ａ ｎ ｌｚ ｄ ｔ ａｖｅＢａ ｅｉｎ ａｇｏ ｔ ｍ ｝ ｔｏｎ ｔ ｕ ｎｄ ａ ａｙ ｅ ｈｅ Ｎ ｉ ｙ ｓａ ｌ ｒ ｈ ｔｌ ｈｅ ｓｐｐｏ ｔｏ ｆ”ｈｅ ｃ ｒ ｃｅ ｓ ｃ ｔ ｕ ｕ ｌ ｎｄｅ ｎ ｎ ＩＯｎ ｅ ｂａｉ ｏ ｉ， ａ ｉ ａ ｉ ｓｉ ｎ ｏ ｔ ｈａａ ｔ ｒ ｔ ｏ ｂｅ ｍ ｔ ａｌ ｉ ｐｅ ｄｅ ｔ ， ｉｉ ｙ Ｉ ｈ ｔ ｓｓ ｆｔ ｓｔ ｐ — ｈ ｈｅ ｐｅ ｎｔｏｄ ｅ ｅ ｉ ｐ ｏｖ ｄ Ｂａ ｅｉｎ ａｇｏ ｔ ｍ ． ｐｒ ｖｅ ｙ ｓａ ｇ ｉｔ ｕ ｏｓｄ ｈａ ｌ ｐ ｒ ｆｔ ｅ ｃ ａ ａ ｔｒｓ ｃ ｒ ｕｔ ａｌ ｒｉ ｒ ｕｃ ｄ ａ ｎ ｗ ｍ ｒ ｅ ｙ ｓ ａ ｌ ｒ ｈ Ｔｈｅ ｉ ｉ ｍ ｏ ｄ Ｂａ ｅ ｉ ａ ｏｒ ｈｍ ｓ ｐｐ ｅ ｔ ｔｏｎｙ ａｔ ｏ ｈ ｒｃｅ ｔ ｓａ ｅ ｍ ｕ ｌ ｎ ｌ ｈ ｉｉ ｙ ｉ ｅ ｎｄ ｎｔＩ ｍ ｏ ｅ Ｃｏ ｏｒ Ｉ ｔ ｈｅ ａ ｔ ａ ｅ ｄ ｔ ｎ ｔ ｅ Ｎ ａｖｅ Ｂａ ｅｉｎ． ｎｄ ｐｅ ｅ ，ｔ ｒ ｎｆ ｌ ｓ ｏ ｔ ｃ ｌ ｎ ｅ ｈａ ｉ ｙ ｓａ Ｔｈｅ ｐ ｉｓｉ ｎ ｈ ｐａ ａ ．ｉ ｌ ｉ ｔｏｄ ｅ ｈ ｕｎ ａ ｅ ｔ Ｔ ｕ ｈ ｎ ａ ｐｌ ｔｉ ｔ ｅ ｓ ｍ ｍ ｉ Ｆｎａｌ ｎ ｒ ｕｃ ｄ ｔ ｅ ｆ ｄ ｍ ｎ ａ ｅ ｌ ｙ ｌ ｓｅ ｌｅ ｎｇ ｐａ ａ ｉ ｙｅｉｎ ａｇｏ ｔ ． ｔｐ ｏｆｆ ｔｒ ｉ ｉ ｓ ｍ ｍ ｉ ｗ ｔ Ｂａ ｓａ ｌ ｈ ｌ ｒｈ ｉｍ
一种改进的贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的研究
ｍｉ ｉｇｐｏｅｔ ｏ Ｍ，ｈ ｄａｔｇｓ ｆ ｕｐ ￣ｖｃｏ ａｈｎ ｓ Ｓ Ｍ）ａ ｏｉ ｍ ， ｒ ａｅｎｎｉｅｒｒｎｆ ｍａｏ ｎ ｓ ｎ ｒｐｒ ｆ ｓ ｙ Ｅ ｔ ａｖｎａｅ ｏｓｐ ｏ ｅｔ ｍ ｃ ｉ （ Ｖ ｅ ｒ ｅ ｌ ｒｈ ｓ ｆ ｓｍ ｄ ｏｌ ａ ｔ ｓ ｒ ｔ ｎａｄ ｇ ｔ ｉ ｔ ｎ ａ ｏ ｉ
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 。
关 键词 ：文本 分类 ； 垃圾 邮件 ； 朴素 贝叶 斯 ； 支持 向量机 ； Ｍ Ｅ
中图分 类号 ：Ｔ ３ １ Ｐ ９ 文献 标志码 ：Ａ 文章 编号 ：１０ — ６ ５ ２ １ ） ３ １９ ． ４ ０ １３ ９ （ ０ ２ ０ —０ １０
Ｍ Ａ ａ ｌ ｎ Ｘｉｏ—ｏ ｇ
（ ｅｔ ｆＣ ｍ ｕｅ，Ｇ ｎｕＮ ｒａ ｎｖｒｔｆｒ ａｉ ａｉｅ，ＨｚｏＧ ｎａ７ ７０ Ｄｐ．ｏ ｏ ｐ ｔ ｒ ａ ｓ ｏｍ ｌ ｉ ｓｙ ｏ ｔ ｎ ｌｉ Ｕ ｅｉ Ｎ ｏ ｔｓ ｅ ａｓ ４ ００，Ｃ ｉａ ｕ ｈｎ ）
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔ ｉ ａ ｅ ｉｃ ｓ ｅ ｍｐ ｏ ｅ ｎ ｆ ａｖ ａ ｅ ｉｎ ｔ ｘ ｌｓ ｉ ｃ ｔ ｎ ａｇ ｒ ｈ ａ ｅ ｎ ｔｅ Ｓ ｈ ｓｐ ｐ ｒｄ ｓ ｕ ｓ ｄ ｉ ｒ ｖ ｍｅ ｔ ｉｅ Ｂ ｙ ｓ ｅ ｔｃａ ｓｆ ａｉ ｌ ｏ ｔ ｍｓｂ ｓ ｄ ｏ ＶＭ． ｏｎ ａ ｉ ｏ ｉ ｈ ＥＭ ｌｏ ｉ ｍｓ ａｇ ｒ ｈ ｔ ａ ｄ ａ ｐｉ ａｉｎ ｎ ｓ ａ ｆ ｔｒｎ ． Ｎａｖ ａ ｅ ｇ ｒ ｈ ｃ ｎ ｏ ａ ｄ ｅ ｔ ｅ ｒ ｓ ｌ ａ ｅ ｎ ｔ ｅ ｆａ ｕ ｅ ｂ ｓ ｄ ｃ ｍｂｎ ｔ ｎ ｎ ｐ ｌ ｔ ｓｉ ｐ ｍ ｌ ｉ ｇ ｃ ｏ ｉ ｅ ｉｅ Ｂ ｙ ｓ ａ ｏ ｉ ｍ ａ ｎ ｔ ｈ ｎ ｌ ｈ ｅ ｕ ｔ ｂ ｓ ｄ ｏ ｈ ｅ ｔ ｒ — ａ ｅ ｏ ｉ ａｉ ｌ ｔ ｓ ｏ ｃ ａ ｇ ｓｆａｕ ｅ ｂ ｓ ｄ，ａ ｄ ｄ ｐ ｎ ｅ ｔ ｎ ｔ ｅ ｄ ｓ ｂ ｔ ｎ ｏ ｍｐｅ ｓ ａ ｅａ ｄ ｔ ｅ ｉｈ ｒｎ ｓａ ｉ ｔ ｆ ｈ ｅｅ ｔ ｃ ｕ ｉ ｇｔ ｅ ｈ ｎ ｅ ｔｒ—ａｅ ｅ ｎ ｅ ｅ ｄ ｎ ｈ ｉｔ ｕ ｉ ｆ ａ ｌ ｐ ｃ ｎ ｈ ｎ ｅ ｅ ｔ ｎ ｔｂ ｌ ｙ ｏ ｅｄ ｆ ｃ ， ａ ｓ ｏ ｉ ｒ ｏ ｓ ｉ ｉ ｔ ｎ ｈ ａｇ ｒ ｈ ｃ ｍｐ ｅ ｉ ｎ ｒ ａ ｅ ．Ｔ ｏｖ ｈ ｂ ｖ ｒｂ ｅ ，ｈ ｓ ｐ ｐ ｒ ｐ ｏ ｏ ｅ ｎ ｉ ｒ ｖ ｄ ａｇ ｒ ｈ ｂ ｓ ｄ ｏ ＶＭ— Ｍ ｌｏ ｔ ｍ ｏ ｌ ｘｔ ｉ ｃｅ ｓ ｓ ｏ ｓ ｌ ｅ ｔ ｅ ａ ｏ ｅ ｐ ｏ ｌｍｓ ｔ ｉ ａ ｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｍｐ ｏ ｅ ｌｏ ｉ ｍ ａ ｅ ｎ Ｓ ｉ ｙ ｔ Ｅ ｎ ｉｅ Ｂａ ｅ ｌ ｏ ｔ ｍ， ｈ ｃ ｓ ｃ ｍｂ ｎ ｄ ｗ ｔ ａｖ ａ ｅ ｌｏ ｔ ｍ ’ ｉ ｌ ｎ ｆｉｉｎ ，ｔ ｅ ａ ｖ ｎ ａ ｅ ｆｆ ｌ ｇ ｔ ｅ ａｖ ｙ ｓ ａｇ ｒ ｈ ｗ ｉ ｈ ｗａ ｏ ｉ ｅ ｉ ｎ ｉｅ Ｂ ｙ ｓ ａｇ ｒ ｈ ｉ ｈ ｉ Ｓ ｓｍｐ ｅ ａ ｄ ｅｆ ｅ ｔ ｈ ｄ ａ ｔｇ ｓ ｏ ｌ ｎ ｈ ｃ ｉ ｉ
朴素贝叶斯实验心得体会
朴素贝叶斯实验心得体会在机器学习领域，朴素贝叶斯是一种经典的算法模型。
作为一名机器学习爱好者，我也对朴素贝叶斯进行了一些实验，并且在实验过程中获得了一些心得和体会。
首先，我要介绍朴素贝叶斯算法的基本原理。
朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理，通过对样本数据进行学习，从而对未知样本进行分类预测。
在朴素贝叶斯算法中，我们通常使用的是极大似然估计，即假设样本数据服从某种分布，然后去估计参数。
接下来，我进行了一个二分类问题的实验，使用朴素贝叶斯对垃圾邮件和非垃圾邮件进行分类。
在实验过程中，我发现朴素贝叶斯算法在分类问题上表现出色。
在数据预处理阶段，我使用了词袋模型，将每封邮件转化为一个向量，其中向量的每个元素表示某个单词是否在这封邮件中出现过。
我还使用了TF-IDF算法，对每个单词进行加权处理。
在朴素贝叶斯分类器的训练过程中，我选择了MultinomialNB 算法，并将训练集分成训练集和验证集两部分。
在训练集上，我使用交叉验证的方法进行模型选择，并通过网格搜索找到最优的超参数。
在验证集上，我使用accuracy、precision、recall、F1-score等指标来评价分类器的性能。
实验结果表明，朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类问题上，表现得十分出色。
在我的实验中，朴素贝叶斯算法的准确率接近98%，同时在precision、recall、F1-score等指标上也有较好的表现。
这说明，在合适的条件下，朴素贝叶斯算法是一种高效准确的分类算法。
在实验过程中，我也发现了一些问题，这些问题也是朴素贝叶斯算法的局限性所在。
朴素贝叶斯算法依赖于数据的质量和数量，在样本数据太少或者噪声过大的情况下，算法的表现会大大降低。
此外，在样本特征空间维度过高或者特征之间相关性较强的情况下，朴素贝叶斯算法的表现也可能受到一定的影响。
总之，朴素贝叶斯算法是一种非常重要的机器学习算法，具有良好的性能和可解释性。
在我的实验中，朴素贝叶斯算法在垃圾邮件分类问题上，表现出色。
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［３］Ｈａｎ Ｊｉａｗｅｉ，Ｋａｍｂｅｒ Ｍ［Ｍ］．Ｄａｔａ Ｍｉｎｉｎｇ Ｃｏｎｃｅｐｔｓ ａｎｄ Ｔｅｅｈ－ ｎｉｑｕｅｓ（影印版）．２００１．
［４］ＭｃＣａｌｌｕｍ ａｎｄ Ｋ．Ｎｉｇａｍ．Ａ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｏｆ ｅｖｅｎｔ ｍｏｄｅｌｓ ｆｏｒ Ｎａｉｖｅ Ｂａｙｅｓ ｔｅｘｔ ｃｌａｓｓｉｆｉｃａｔｉｏｎ．Ｉｎ，Ｍ．Ｓａｈａｍｉ ｅｄ．Ｉｎ ＡＡＡＩ－９８ Ｗｏｒｋｓｈｏｐ ｏｎ Ｌｅａｒｎｉｎｇ ｆｏｒ Ｔｅｘｔ Ｃａｔｅｇｏｒｉｚａｔｉｏｎ．ＡＡＡｌ Ｐｒｅｓｓ。１９９８．４１－４８．
●一１
ｐ（ｗｔ／Ｇ）））
（４）
在公式（４）中，砒表示第ｔ个特征词。Ｉ廿Ｉ是特征词的个
数。Ｂ。表示训。是否在文本Ｘ中出现（出现记１，不出现记
ｏ）．朴素贝叶斯分类模型训练的过程就是统计某个特征词 在在各类中出现规律的过程。理论上讲，贝叶斯分类的出
错率最小．
２．４改进的朴素贝叶斯分类模型 朴素贝叶斯分类模型训练的过程其实就是统计每一个
特征词在各类别中出现规律的过程，多元模型只考虑特征 词是否在文本中出现，采用朴素贝叶斯分类的多元模型。
对于朴素贝叶斯模型的多元模型，由于只考虑了特征词在
作者简介：徐春玲（１９７１一），南昌大学信息－ｔ，ｌｌ学院计算机应用专业在读研究生。
万方数据
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Ｎｏ．２４。２００９
现代商贸工业 Ｍｏｄｅｒｎ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｔｒａｄｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ
参考文献(5条) 1.潘华.项同德著数据仓库与数据挖掘原理、工具、及应用[M].北京:中国电力出版社,2005. 2.盛骤,谢式千.潘承毅著概率论及数统计(第三版)[M].北京:高等教育出版社,2001. 3.Han Jiawei,Kamber M[M].Data Mining Concepts and Techniques(影印版),2001. 4.McCallum and K.Nigam.A comparison of event models for Naive Bayes text classification.In:M.Sahami ed.In AAAF98 Workshop on Learning for Text Categorization.AAAI Press,1998.41-48. 5.陈学进.数据挖掘中聚类分析的研究[J].计算机技术与发展,2006,(09).
Ｐ（Ｘ／ｃｉ）通常使用拉普拉斯估计（Ｌａｐｌａｃｅａｎ ｐｒｉｏｒ）来 推算，因实现细节的不同有两种朴素贝叶斯模型，多元模型
和多项模型，其中多元模型只考虑了特征词在文本中是否
出现（出现计为ｌ，否则计为ｏ），根据实际情况，我们研究在
多元模型中ｔ
．．Ｉ—ｖｌ
Ｐ（ｘ／Ｇ）一 ＩＩ（（Ｂ。Ｐ（ｍ／Ｇ）＋（１一Ｂ矗）（１一
矗）时会有很大开销，为了降低这种计算成本，假设类别的限 制性条件是相互独立的，也就是假设了各个属性之间是相 互独立的。不存在相互依赖的关系。
Ｐ（Ｘｋ）＝Ⅱ：一】Ｐ（ｘｔ ｋ）
（２）
对于公式（２）来说，概率ｐ（ｘｘ Ｃｉ），ｐ（ｘ２ ｃｉ）。…，ｐ（ｘ。Ｉ
ｃｊ），可以从样本数据中获取。其计算方法在取值为连续型
［５］陈学进．数据挖掘中聚类分析的研兜［Ｊ］．计算机技术与发展． ２００６．（０９）．
改进的贝叶斯分类对垃圾邮件识别探讨
作者： 作者单位： 刊名：
英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数：
徐春玲 南昌大学信息工程学院,江西南昌,330013
现代商贸工业 MODERN BUSINESS TRADE INDUSTRY 2009，21(24) 0次
洁性、预测准确性、计算复杂性、模型的健壮性及处理规模
性方面均符合有效分类模型的评估标准，使用用其对垃圾
邮件进行分类识别有效实现了对邮件的过滤。
ｌ贝叶斯分类算法
在分类研究中经常使用的有有最小距离分类器，Ｋ＿最
近邻分类器，Ｎａｉｖｅ Ｂａｙｅｓ分类器和支持向量机分类器
（ＳＶＭ）等，其中Ｂａｙｅｓ分类器在实际应用中取得了比较好
２００９年第２４期
论ＳＤＨ技术下电力系统通信网建设
袁泉
（四川嘉能佳电力集团有限责任公司，四川乐山６１４０００）
摘要：ＳＤＨ技术引入电力通信网，对于满足电力系统安全、稳定、高效生产的需求及电力企业运营走向事场化对电力
系统通信网建设起着重要的作用。
关键词：ＳＤＨ技术；电力系统ｌ通信网
中图分类号：ＴＭ７６４
为样本集大小）．
由于邮件内容的范围非常广，无法将其收齐，这里只收
集了三类有代表性的邮件来做实验，分别为：过节问候邮件
５０条、广告邮件１００条、商务邮件３００条。为了防止学习模
·－——２７０·－——
万方数据
型倾向于过分适合数据，在实验中将数据源分成两大部分，
其中黄色短信２００条、祝福短信２００条、中奖短信２３条作为 训练样本，用于朴素贝叶斯分类模型建立学习所用，余下的 短信作为测试样本。用来检测分类模型的准确率，表１是通
（１）规划网络层次结构，分层优化改造。
文本中是否出现（出现计为１，否则计为０），因此用该模型进
行文本分类的准确度不是很高。为了强调特征词在未知文
本中出现的重要性，经过反复试验，对多元模型公式改进，
我们提出了如下改进公式（５）。
旦 Ｐ（ｘ／Ｃｉ）＝ｌ蔷ｌ（Ｒ。（ＢｄＰ（砒／Ｃｉ）＋（１一Ｂｄ）（１一
户（砌／ｃｆ）））
过实验得到的数据。
‘
表１ 改进的朴素贝叶斯分类的准确率表
短信类别 正确散 错误数 准确率
问候 ４６ ０ ９２％
广告 ９９ １
９９％
商务 １９０ １０ ９５％
通过表１知道在广告类的准确率较高，改进的贝叶斯
分类在此非常有效，只要根据不同的环境，调整Ｒ值，理论 上可以取得较好的分类效果。
参考文献
Ｅ１］潘华．项同德著数据仓库与数据挖掘原理、工具、及应用［Ｍ］．北 京：中国电力出版社，２００５．
和离散型时有所不同。
如果Ａｋ是离散型取值，则Ｐ（ｘｋ ｋ）＝￥１ＫＩｓｌ，其中￥ｉＫ
表示在Ａ＾中，属于“类的训练样本数据中含有的ｚｌ值的
数量埔表示训练样本数据集中属于ｃｉ类的数量．
如果Ａ＾是连续型取值，则采用最常见的高斯分布来计
算，即：
１
ｔ＾一＾＇。
Ｐ（ｘｋ Ｃｉ）＝ｇ（ｘｋ，肚，巩）一－＝＝＝一ｅ—ｉｒ
关键词：垃圾短信ｌ过滤；贝叶斯分类；概率
中图分类号：ＴＰ３９３
文献标识码：Ａ
文章编号：１６７２—３１９８（２００９）２４—０２６９－０１
０前言
随着邮件在人们日常生活中的应用飞速发展，各种垃
圾邮件大量出现，带来了网络安全等诸多问题，影响了人们
方便快捷地获取有效信息。为了更有效过滤垃圾邮件，提
出了改进的朴素贝叶斯分类方法，该分类方法在描述的简
（５）
在公式（５）中，常数Ｒ是对分类器进行测试时所得到的
经验值，我们可以重点分析邮件标题或文本中的名词，很多
时候就是通过少量的关键词来决定邮件的类别（比如大优
惠），为了提高出现词的权重，公式（５）引人参数Ｒ，它的值由
实验情况来决定，根据反复实验，我们把Ｒ取值１００。
３实验与结论
常用的模型质量估计方法有分类准确率、查准率和查
全率（Ｒｅｃａｌｌ），我们采用分类准确率来进行衡量。我们知
道，分类准确率定义为；
Ａｃｃｕｒａｃｙ（Ｍ）＝∑ｐ（ｔ）Ａｃｃｕｒａｃｙ（Ｍ。￡）一户（Ｃ（ｔ））＝Ｃ（ｔ）
Ａｃｃｕｒａｃｙ（Ｍ）；仁赚髂以幻
（６）
、Ｖ
丹巳
在公式（６）中，Ｃ（ｔ）为邮件ｔ的实际类值，Ｃ（ｔ）为分类模 型对短信ｔ的计算类值，Ｐ（１）为短信ｌ的概率（通常为１／ｎ，竹
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1.期刊论文 沈超.黄卫东.SHEN Chao.HUANG Wei-dong 数据挖掘在垃圾短信过滤中的应用 -电子科技大学学报
2009,38(z1)
针对手机垃圾短信泛滥、治理效果不佳的问题,基于运营商现有业务平台,借助统计分析和数据挖掘技术设计了垃圾短信过滤系统,提出了垃圾短信过 滤闭环流程图;系统根据动态荻取的垃圾短信数据自动生成过滤规则,在信息转发阶段对垃圾短信进行过滤.结合某省运营商短信运营数据对垃圾短信过滤 进行了实证研究,在分析样本短信数据的基础上确定了建模特征属性集,采用决策树推进算法获取了垃圾短信的过滤规则,并设计了垃圾短信过滤方案,从 准确率和覆盖率两方面进行了验证,取得了较好的效果.
Ｎｏ．２４，２００９
现代商贸工业 Ｍｏｄｅｒｎ Ｂｕｓｉｎｅｓｓ Ｔｒａｄｅ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ
２００９年第２４期
改进的贝叶斯分类对垃圾邮件识别探讨
徐春玲
（南昌大学信息工程学院，江西南昌３３００１３）
摘要：垃圾邮件日益泛滥给人们的生活带来了越来越多的扰乱与危害。结合规则过滤技术及改进的朴素贝叶斯分
类模型，对垃圾邮件进行识别过滤，最后实验结果表明该策略提高了准确率，具有良好的分类效果。
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
（３）
。。
‘
％／２ｎｏｃｊ
公式（３）中，ｇ（ｘｔ，胁；，巩。）是属性Ａｋ高斯密度函数，雕。
及“分别表示类ｃｉ中训练样本数据中Ａｌ属性值的平均值
及标准差。
（５）为了对未知类别的样本数据进行分类，需要对每一 类Ｇ估计Ｐ（ＸＩ Ｃｉ）Ｐ（ｃｉ），当且仅当下列条件成立时表示样
本数据Ｘ属于Ｃｉ类。Ｐ（ＸＩ Ｃｉ）Ｐ（ｃｉ）＞Ｐ（ＸＩ ｃｊ）Ｐ（ｃｊ），其中 １≤Ｊ≤ｍ，Ｊ≠ｉ，也就是假设类“的Ｐ（Ｘｋ）Ｐ（ｃｉ）具有最大 的取值。 ２．３朴素贝叶斯分类模型
的效果，该算法利用先验概率来计算某个分类目标属于某
个类别的概率。贝叶斯分类的理论基础是贝叶斯定理就是