基于机器学习(朴素贝叶斯)的垃圾邮件检测

1.概念介绍。 机器学习我们一般可以分为两大类，模式识别和异常检测。从行为来看，模式识别和异常检测边界比较模糊。在模式识别中，我们试图发现隐藏在数据中的显式或潜在的特性，形成特征集进行分类判断。异常检测从另一个维度进行知识发掘，最后的目标是建立给定数据中大部分的正太性，不是学习某些数据子集存在的特定模式，从各种正常情况的偏离都是异常行为，这也就是异常检测，比如说离群点检测。 2.背景介绍 邮件已在

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