Python实现基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类 分类： 机器学习（19） 听说朴素贝叶斯在垃圾邮件分类的应用中效果很好，寻思朴素贝叶斯容易实现，就用Python写了一个朴素贝叶斯模型下的垃圾邮件分类。在400封邮件（正常邮件与垃圾邮件各一半）的测试集中测试结果为分类准确率95.15%，在仅仅统计词频计算概率的情况下，分类结果还是相当不错的。实现代码及数据集下载
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2024-04-18 14:50:37
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1.读取1 # 1、导入数据
2 file_path = r"C:\Users\23625\Desktop\机器学习\项目\data\SMSSpamCollection"
3 sms = open(file_path, 'r', encoding='utf-8')
4 sms_data = []
5 sms_lable = []
6 csv_reader = csv.reader(sms
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2023-09-10 09:58:25
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Clamav安装配置 安装clamav Shell> groupadd –g 1006 clamav Shell> useradd –g 1006 –u 1006 –s /bin/false –d /dev/null –c “Clamav Install User” clamav Shell> tar zxvf clamav-0.98.4-r1.tar.g
原创
2014-06-20 16:15:44
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1.数据读取# ①数据读取
sms=open("./data/SMSSpamCollection",'r',encoding='utf-8') #数据读取
sms_data=[] #字符串列表
sms_label=[]
csv_reader=csv.reader(sms,delimiter='\t')
# ②数据预处理
for line in csv_reader:
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2023-11-02 08:58:22
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拓波软件公司根据上千个客户使用案例，自主研发并改进的九层反垃圾邮件内嵌式引擎，自动更新垃圾邮件规则库，V4.1.0至最新的V4.3.0各版本均具有98%以上的垃圾邮件拦截率。
Turbomail采用九层反垃圾过滤技术，根据不同垃圾邮件特点采用不同技术，综合分析垃圾邮件，同时为每种特征打上垃圾分值，根据综合评分判断是否为垃圾邮件，真正做到准确率高，误杀率低。
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2023-12-12 14:16:25
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垃圾邮件带来的危害使反垃圾已经成为一个迫在眉睫的事情。针对垃圾邮件应该采取什么样的措施？怎样做才能有效地解决垃圾邮件带来的危害呢？目前解决垃圾邮件有三种比较公认的解决方案。
第一种是用户级客户端方案。如Foxmail、Outlook之类的邮件客户端。它们采取简单的黑白名单或实时RBL、指纹检查、信任网络、甚至包含内容过滤等技术来处理垃圾邮件。但由于它服务的对象只是“客户端个人用户
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2024-06-26 20:43:21
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在网上看到很多用朴素贝叶斯算法来实现垃圾邮件分类的，有直接调用库的，也有自己写的。出于对贝叶斯算法的复习，我也想用贝叶斯算法写写邮件识别，做一个简单的识别系统。一．开发环境Python3.6,邮件包（包含正常邮件和垃圾邮件各25封）二．贝叶斯原理简介我们有一个测试集，通过统计测试集中各个词的词频，(w1,w2,w3,...wn).通过这个词向量来判断是否为垃圾邮件的概率，即求P(s|w),w=(w
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2023-10-25 17:58:39
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进入垃圾邮件的原因很多，比如接收方服务器对垃圾邮件的判断标准不同（比如内容、发送频率、关键字等），问题不一定出在你那边。另外，现在很多邮箱服务提供商，经常神经过敏，即使通过网页登录进去发，也有可能进垃圾箱。还有一些杀毒软件，比如瑞星，有一段时间，只要是经过它扫描的邮件，几乎全是垃圾邮件。 这种情况下，可以试着对照下面几点检查：（1）修改邮件的标题内容。如果您的邮件中含有诸如“广告”、“
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2023-12-17 18:58:01
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优先考虑什么工作系统设计实例：给定一个数据集的电子邮件，我们可以构建一个向量的每一封电子邮件。在这个向量的每个条目代表一个字。该向量通常包含10000到50000个条目，这些集合是通过查找数据集中最常用的词来收集的。如果在电子邮件中找到一个词，我们将把它的条目指定为1，否则如果找不到，该条目将是0。一旦我们所有的X向量准备好了，我们就训练我们的算法，最后，我们可以用它来分类一封电子邮件是否是垃圾邮
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2023-08-04 20:48:36
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1、设置不使用系统默认的垃圾箱原因很简单：如果用客户端outlook等收取的话，垃圾箱的邮件是收不到的，如果垃圾箱的邮件是正常的，那么会造成客户邮件丢失。所以我们把所有邮件送到收件箱，然后由客户端来处理所有邮件。修改/etc/maildroprc将to “$HOME/Maildir/.Junk/.”改为to “$HOME/Maildir/.Inbox/.”修改后重启生效。2、增加白名单处理邮件原因
原创
2014-01-23 10:15:49
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介绍垃圾邮件分类器的设计与实现，分为一下几个步骤：特征提取： 将训练样本的正文切分为特征，如果是英文，直接按照空格切分，每个词可以作为一个特征；如果是中文，则需要借助分词器，如jieba分词器等。切分后，将词和所属类别建立一个字典存储。字典的结构是： {word1:{class1:count1, class2:count2}, word2:{class1:count1, class2:coun
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2024-01-02 12:50:16
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1.安装procmail和spamassassin
查看是否安装procmail和spamassassin[root@mail etc]# rpm -qa | grep procmailprocmail-3.22-17.1[root@mail etc]# rpm -qa | grep spamassassinspamassassin-3.1.9-1.el5[root@mail etc]#
2
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2010-02-04 14:50:17
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目录一、朴素贝叶斯算法1.概述2.推导过程二、实现垃圾邮件过滤分类1.垃圾邮件问题背景2.朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件分类的步骤3.python实现一、朴素贝叶斯算法1.概述 朴素贝叶斯法（Naive Bayes model）是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法 。朴素贝叶斯算法（Naive Bayesian algorithm)
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2023-10-29 18:43:09
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目录1、朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类的步骤2、邮件数据3、代码实现4、朴素贝叶斯的优点和缺点1、朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类的步骤（1）收集数据：提供文本文件。（2）准备数据：将文本文件解析成词条向量。（3）分析数据：检查词条确保解析的正确性。（4）训练算法：计算不同的独立特征的条件概率。（5）测试算法：计算错误率。（6）使用算法：构建一个完整的程序对一组文档进行分类。2、邮件数据 &nbs
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2023-12-07 15:12:44
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垃圾邮件 垃圾邮件 某种程度上，对垃圾邮件的定义可以是：那些人们没有意愿去接收到的电子邮件都是垃圾邮件。比如： *商业广告。很多公司为了宣传新的产品、新的活动等通过电子邮件系统的方式进行宣传。 *政治言论。会收到不少来自其他国家或者反动组织发送的这类电子邮件，这就跟垃圾的商业广告一样，销售和贩卖他们
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2018-12-11 15:18:00
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extmail垃圾邮件存放垃圾邮件箱
将下列脚本添加在/etc/maildroprc实现垃圾邮件的分拣# Global maildrop filter file# Uncomment this line to make maildrop default to ~/Maildir for# delivery- this is w
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2008-06-23 13:41:20
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分类标准：当 P（垃圾邮件|文字内容）> P（正常邮件|文字内容）时，我们认为该邮件为垃圾邮件，但是单凭单个词而做出判断误差肯定相当大，因此我们可以将所有的词一起进行联合判断。这里假设：所有词语彼此之间是不相关的（严格说这个假设不成立；实际上各词语之间不可能完全没有相关性，但可以忽略）。假如我们进行判断的词有“中奖”、“免费”、“无套路”，则需要判断P（垃圾邮件|中奖，免费，无套路）与P（正
1.读取file_path=r'C:\Users\AAAA\PycharmProjects\untitled\data\SMSSpamCollection' #读取文件
sms=open(file_path,'r',encoding='utf-8') #打开文件
sms_data=[]
sms_label=[]
csv_reader=csv.reader(sms,delimiter='\t')
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2023-07-01 20:44:30
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在当今互联网时代，垃圾邮件的泛滥已经成为我们在日常工作和生活中必须面对的一个棘手问题。垃圾邮件不仅占用用户的时间和精力，严重者还会造成信息泄露和财产损失。因此，有效的垃圾邮件检测成为了一个重要的研究领域，使用 Python 语言进行垃圾邮件检测更是因其简洁和强大的库支持，逐渐受到开发者们的关注。接下来，将详细记录解决“垃圾邮件检测 Python”的过程。
### 协议背景
在开始具体的垃圾邮件
# 垃圾邮件分类的 Python 实现
## 引言
随着互联网的快速发展，电子邮件成为了我们日常交流的重要工具。然而，随之而来的垃圾邮件（Spam Mail）也逐渐增多，它不仅占用我们的收件箱，还可能带来安全威胁。因此，如何有效地识别并过滤垃圾邮件成为了一个值得研究的问题。本文将介绍一种基于 Python 的垃圾邮件分类方法，并提供相应的代码示例。
## 垃圾邮件的特征
垃圾邮件通常具有以
