12、短信与邮件垃圾信息分类及Windows环境恶意软件检测

短信与邮件垃圾信息分类及Windows环境恶意软件检测

在当今数字化时代，短信和邮件垃圾信息泛滥，同时恶意软件也对计算机系统构成了严重威胁。本文将探讨如何利用机器学习算法进行短信和邮件的垃圾信息分类，以及在Windows环境中检测恶意软件。

短信与邮件垃圾信息分类

• 机器学习算法介绍
  • 随机森林（Random Forest） ：它结合了多个弱决策树，每个弱决策树在给定数据集的子集上进行训练，综合考虑每个弱学习器的预测结果，并基于多数投票进行最终预测。
  • XGBoost ：也称为极端梯度提升，是一个可扩展、高度分布式且准确的梯度提升决策树库。它利用低方差高偏差的决策树，并进行迭代训练。在每次迭代中，将残差误差拟合到下一个模型，最终输出是所有浅决策树的加权和。
  • Extra Trees Classifier ：也称为极度随机树，与随机森林类似，但它在构建决策树时不进行自助采样，节点基于随机分割进行分裂。

算法名称	特点
随机森林	结合多个弱决策树，基于多数投票预测
XGBoost	梯度提升决策树，迭代训练，输出加