基於機器學習(樸素貝葉斯)的垃圾郵件檢測

1.概念介紹。 機器學習我們一般可以分爲兩大類，模式識別和異常檢測。從行爲來看，模式識別和異常檢測邊界比較模糊。在模式識別中，我們試圖發現隱藏在數據中的顯式或潛在的特性，形成特徵集進行分類判斷。異常檢測從另一個維度進行知識發掘，最後的目標是建立給定數據中大部分的正太性，不是學習某些數據子集存在的特定模式，從各種正常情況的偏離都是異常行爲，這也就是異常檢測，比如說離羣點檢測。 2.背景介紹 郵件已在

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