45、垃圾邮件过滤的机器学习方法解析

垃圾邮件过滤的机器学习方法解析

1. 自适应提升（AdaBoost）算法

自适应提升（AdaBoost）是一种机器学习元算法，用于提高任何“弱”学习器的过滤准确性。它通过在训练数据的各种分布上重复应用给定的弱学习算法，然后将每个分类器的输出加权组合成一个单一的复合分类，从而最小化总分类误差。

AdaBoost算法步骤 ：
- 初始化分布：算法从训练示例上的分布 (D_1(i) = 1/n) 开始。
- 迭代过程：在一系列轮次 (t = 1, …, T) 中，算法重复调用弱学习器，以 (TXY) 和 (D_t) 作为输入，找到分类规则 (h_t(x): X → {+1, -1})，并将分布更新为 (D_{t+1})。所选规则 (h_t(x)) 最小化加权误差 (\varepsilon_t = \sum_{i=1}^{m} D_t(i) I(h_t(x_i), y_i))，其中 (I(h_t(x_i), y_i)) 是指示函数。
- 更新分布：更新分布的目的是增加“较难”（误分类）实例的概率，迫使弱学习器生成在这些实例上犯错较少的新规则。
- 组合规则：最后，算法使用加权和将弱规则组合成更强大的预测规则 (H(x) = sign(\sum_{t=1}^{T} \alpha_t h_t(x)))，其中 (\alpha_t = \frac{1}{2} \log(\frac{1 - \varepsilon_t}{\varepsilon_t}))。

以下是AdaBoost学习方法的主要步骤概述：
| 输入 | 说明 |
| — | — |
| (X = {x_i: i = 1 \tex