16、利用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤器

利用贝叶斯学习实现垃圾邮件过滤器

1. 引言

在当今信息爆炸的时代，垃圾邮件的泛滥给人们的生活和工作带来了诸多困扰。因此，实现一个高效的垃圾邮件过滤器显得尤为重要。朴素贝叶斯分类器因其简单高效的特点，成为了邮件过滤领域中非常受欢迎的模型。它假设每个特征（即每个单词）之间相互独立，这种“朴素”的假设使得它非常适合处理文本数据，因为在文本中，要对每个单词与其他所有单词之间的依赖关系进行建模是不现实的。

2. 数据集选择

有许多优秀的邮件数据集可供选择，例如：
- Ling - Spam语料库： http://csmining.org/index.php/ling - spam - datasets.html
- 惠普垃圾邮件数据库： https://archive.ics.uci.edu/ml/machine - learning - databases/spambase
- Enrom - Spam数据集： http://www.aueb.gr/users/ion/data/enron -