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基于AdaBoost的最小风险贝叶斯的垃圾邮件过滤算法 评分:

针对传统的单一算法对垃圾邮件进行过滤效果不理想的问题,在分析和研究最小风险贝叶斯算法和AdaBoost算 法的基础上,将两者结合在一起,提出一种基于AdaBoost的最小风险贝叶斯的垃圾邮件过滤算法,将其应用到垃圾邮件过滤 中,并分别与最小风险贝叶斯算法和AdaBoost算法的过滤效果进行比较,结果表明,该算法能够有效提高邮件过滤的准确率, 改善垃圾邮件过滤系统的整体性能。
2011-05-07 上传大小:247KB
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评论 共4条

zhou3324332 最近在看AdaBoost的应用,学习了
2015-11-23
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a784763307 文件还不错,略不清晰,内容很好
2014-04-09
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apple1221127 没有介绍权值在贝叶斯分类中是如何处理的啊,如果贝叶斯分类中不用权值,那么每次分类的结果都是一样 就没有什么迭代成强分类器所言了
2012-12-05
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xueye3000 贝叶斯算法的具体应用,不错。
2012-10-09
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利用贝叶斯算法实现垃圾邮件分类

bayes.py为主体代码,利用终端输入python调用程序,代码中包含中文注释。也包含测试集与训练集。

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