hi，all： 看到一篇好的文章，分享给大家，请大家认真阅读思考，里面提到的问题，有则改之，无则加勉，养成好的使用邮件习惯，因为很多客户是通过你的邮件了解你，了解公司。以下： 你有没有收到过这样的电子邮件？发件人叫“还好只是近黄昏”，邮件的标题是：“你好！”你觉得，这一定是漏网的垃圾邮件，但还是打开 ...
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2017-08-07 18:35:04
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这篇博客是关于机器学习中基于概率论的分类方法--朴素贝叶斯，内容包括朴素贝叶斯分类器，垃圾邮件分类，解析RSS源数据以及用朴素贝叶斯来分析不同地区的态度. ...
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2017-08-03 00:51:05
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不知道大家有没有跟我一样的困扰，邮箱里常年塞满了垃圾邮件。 解决方法如下 注意删除旁边的小三角，有删除／存档 两个功能。 实际操作下来发现，第一项“删除收件箱中所有文件”其实并没有用，要选择最后一项“始终删除超过10天”才起作用。原因尚不可知，可能因为我邮件太多，没有马上提示删除完成，又或者这一项功 ...
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2017-07-30 00:16:14
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参考文章： 阿里云CentOS Linux服务器上用postfix搭建邮件服务器 本来想自己搭建邮件服务器，但是看到一篇资料表示阿里云为了禁止垃圾邮件，禁用了25端口。 可以使用阿里云的邮件推送服务。 SMTP之PHP调用示例 ...
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2017-07-10 23:42:36
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贝叶斯公式描写叙述的是一组条件概率之间相互转化的关系。 在机器学习中。贝叶斯公式能够应用在分类问题上。这篇文章是基于自己的学习所整理。并利用一个垃圾邮件分类的样例来加深对于理论的理解。 这里我们来解释一下朴素这个词的含义： 1）各个特征是相互独立的，各个特征出现与其出现的顺序无关； 2）各个特征地位 ...
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2017-07-08 19:46:10
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导读： 分类问题是机器学习应用中的常见问题，而二分类问题是其中的典型，例如垃圾邮件的识别。本文基于UCI机器学习数据库中的银行营销数据集，从对数据集进行探索，数据预处理和特征工程，到学习模型的评估与选择，较为完整的展示了解决分类问题的大致流程。文中包含了一些常见问题的处理方式，例如缺失值的处理、非数 ...
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2017-07-01 12:43:10
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DNS：域名解析（Domain Nmae System）正向解析：根据主机名称（域名）查找其对应的ip地址，这是最基本，最常用的功能反向解析：根据ip地址查找其对应的主机名称（域名），反垃圾邮件/安全防护等领域使用 DNS分布式结构Full Qualified Domain Name 完全合格主机名 ...
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2017-07-01 01:04:22
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运用贝叶斯公式（朴素贝叶斯假设每个特征每个特征都是独立的）可以解决的问题有，已知某些特征，用来判断某情况发生的可能性大小，设置可能性最大的情况作为预测值。 是一种监督算法。 广泛应用于垃圾邮件检测等等。 ...
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2017-06-22 23:56:13
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本文选取了25封垃圾邮件和25封正常邮件，随机产生了10组测试集和40组训练集，使用朴素贝叶斯方法实现了垃圾邮件的分类。 Bayes公式 遍历每篇文档向量，扫描所有文档的单词，合并集合去重 ，并生成最终的词汇表 # 创建词汇表 # 输入：dataSet已经经过切分处理 # 输出：包含所有文档中出现的 ...
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2017-06-18 10:31:47
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本讲内容 1. Naive Bayes（朴素贝叶斯） 2.Event models（朴素贝叶斯的事件模型） 3.Neural network （神经网络） 4.Support vector machines（支持向量机） 1.朴素贝叶斯 上讲中的垃圾邮件问题有几个需要注意的地方： （1） 一个单词只 ...
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2017-06-07 20:58:28
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