1. 数据集说明 trec06c是一个公开的垃圾邮件语料库,由国际文本检索会议提供,分为英文数据集(trec06p)和中文数据集(trec06c),其中所含的邮件均来源于真实邮件保留了邮件的原有格式和内容,下载地址:https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/ 由于数据集分散在各个文件中,为了方便我将正样本和负样本分别放在了ham_data和spam_data文件夹中(处女座的强迫症) 正样本数:21766 负样本数:42854 中文停用词:c

PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(一) 背景介绍   在我们日常生活中,经常会受到各种垃圾邮件,譬如来自商家的广告.打折促销信息.澳门博彩邮件.理财推广信息等,一般来说邮件客户端都会设置一定的关键词屏蔽这种垃圾邮件,或者对邮件进行归类,但是总会有一些漏网之鱼.   不过,自己手动做一个垃圾邮件分类器也并不是什么难事.传统的机器学习算法通常会采用朴素贝叶斯.支持向量机等算法对垃圾邮件进行过滤,今天我们主要讲如何用PaddlePaddle手写一个垃圾邮件分类器.当然,在讲PaddlePadd

PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(二) 前文回顾   在上篇文章中我们讲了如何用支持向量机对垃圾邮件进行分类,auc为73.3%,本篇讲继续讲如何用PaddlePaddle实现邮件分类,将深度学习方法运用到文本分类中. 构建网络模型   用PaddlePaddle来构建网络模型其实很简单,首先得明确paddlepaddle的输入数据的格式要求,知道如何构建网络模型,以及如何训练.关于输入数据的预处理等可以参考我之前写的这篇文章[深度学习系列]PaddlePaddle之数据预处理.首先我们

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)各个特征地位同等重要: 以上都是比較强的如果 以下是朴素贝叶斯分类的流程: 这样我们就分别求出了这些特征各个类别下的条件概率,非常直观的,对于各个特征的联合概率分布就是各个条件概率进行相乘.如上式.可是这样会出

近日,对近些年在NLP领域很火的BERT模型进行了学习,并进行实践.今天在这里做一下笔记. 本篇博客包含下列内容: BERT模型简介 概览 BERT模型结构 BERT项目学习及代码走读 项目基本特性介绍 代码走读&要点归纳 基于BERT模型实现垃圾邮件分类 TREC06语料库 基准模型介绍 BERT迁移模型实现 一.BERT模型简介 1.概览 BERT模型的全称是Bidirectional Encoder Representations from Transformer,即Transformer

最近有个项目,要发邮件给用户设定的邮箱报警,然后就用了163邮箱,代码是网上借来的^^,如下: package com.smartdoorbell.util; import android.os.AsyncTask; import java.util.Date; import java.util.List; import java.util.Properties; import javax.activation.CommandMap; import javax.activation.Mailca

Atitti 文本分类  以及 垃圾邮件 判断原理 以及贝叶斯算法的应用解决方案 1.1. 七.什么是贝叶斯过滤器?1 1.2. 八.建立历史资料库2 1.3. 十.联合概率的计算3 1.4. 十一.最终的计算公式3 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,4 1.1. 七.什么是贝叶斯过滤器? 垃圾邮件是一种令人头痛的顽症,困扰着所有的互联网用户. 正确识别垃圾邮件的技术难度非常大.传统的垃圾邮件过滤方法,主要有"关键词法&quo

Atitit 贝叶斯算法的原理以及垃圾邮件分类的原理 1.1. 最开始的垃圾邮件判断方法,使用contain包含判断,只能一个关键词,而且100%概率判断1 1.2. 元件部件串联定律1 1.3. 垃圾邮件关键词串联定律 表格法可视化贝叶斯定律1 1.4. 十一.最终的计算公式2 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,2 1.1. 文氏图,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B). 1.2

声明: 1)本文由我bitpeach原创撰写,转载时请注明出处,侵权必究. 2)本小实验工作环境为Windows系统下的WEKA,实验内容主要有三部分,第一是分类挖掘(垃圾邮件过滤),第二是聚类分析,第三是关联挖掘. 3)本文由于过长,且实验报告内的评估观点有时不一定正确,希望抛砖引玉. (一)WEKA在Ubuntu下的配置 下载解压 下载和解压weka .下载: 创建目录:sudo mkdir /usr/weka. 解压weka到该目录:unzip weka-3-6-10.zip -d /us

这是06年写的,不知道现在RBL改了没,不过恢复过来做记录,以后可能需要. 实时黑名单(RBL)实际上是一个可供查询的IP地址列表,通过DNS的查询方式来查找一个IP地址的A记录是否存在来判断其是否被列入了该实时黑名单中.基于这条原理,那么要写客户端就比较容易了. 使用JNDI查询 DirContext ictx = new InitialDirContext();Attributes a = ictx.getAttributes("dns://cblplus.anti-spam.org.cn/

近一段有同事抱怨公司的邮件系统垃圾邮件非常多,早上上班打开邮箱垃圾邮件竟然有几十封.然后赶紧打开Exchange工具“邮件跟踪”,发现有每隔1到2分钟,邮件系统便会收到来自不同IP的垃圾邮件,由于源IP范围很广,所以手工向"IP阻止列表“中添加IP不太现实,在网上搜了很多解决方案,最后发现实时黑名单服务这个好东东. 一.公司的Exchange Server 2007的"IP阻止列表提供程序"中添加以下RBL: 图1 IP阻止提供程序列表 1.中国反垃圾邮件联盟 提供的中国垃圾

阿里集团今年“双十一电商节”又一次突破了去年营收,创造了新的历史.相信在电商日益渗入生 活的今天,你在日常工作中一定收到过某店铺发来的推广邮件,的确,邮件如今被电商广泛应用于消费者购物各环节,但是在其应用越来越频繁的同时,也伴随着垃 圾邮件日益增多的烦恼.一些企业老板对垃圾邮件的危害性认识不够,以为只要删除了事,殊不知垃圾邮件带来的危害可是全面性的,下面且听U-Mail小编细 说端详. 垃圾邮件危害性大 据报道,中国已成为垃圾邮件制造者全球第二大国,这个指 标确实很有讽刺意味,因为中国的经济地位

#定义函数,打开每一个文件,找到空行,将空行后的文本返回为一个字符串向量,该向量只有一个元素,就是空行之后的所有文本拼接之后的字符串 #很多邮件都包含了非ASCII字符,因此设为latin1就可以读取非ASCII字符 #readLines,读取每一行作为一个元素 #异常捕获是自己加的,书上没有,不加会出错,因为有些邮件没有空行 get.msg <- function(path){con <- file(path, open = "rt",encoding='latin1')

在介绍如何配置Postfix的smtp配置之前有必要首先介绍一下它的背景和特点.Postfix是一个由IBM资助下由WietseVenema 负责开发的自由软件工程的一个产物,其目的是为用户提供除sendmail之外的邮件服务器选择.Postfix力图做到快速.易于管理.提供尽可能的安全性,同时尽量做到和sendmail邮件服务器保持兼容性以满足用户的使用习惯.起初,Postfix是以VMailer这个名字发布的,后来由于商标上的原因改名为Postfix. Postfix是一个非常优秀的MTA,

参考地址:http://guailele.blog.51cto.com/1156442/780223 1.打开 smtp 的认证模块 在/etc/postfix/main.cf文件最后加上:   smtpd_sasl_auth_enable = yes   smtpd_delay_reject=yes   smtpd_recipient_restrictions = permit_mynetworkspermit_sasl_authenticated permit_auth_destinatio

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该系列来自于我<人工智能>课程回顾总结,以及实验的一部分进行了总结学习机 垃圾分类是有监督的学习分类最经典的案例,本文首先回顾了概率论的基本知识.则以及朴素贝叶斯模型的思想.最后给出了垃圾邮件分类在Matlab中用朴素贝叶斯模型的实现 1.概率 1.1 条件概率 定义:事件B发生的情况下,事件A发生的概率记作条件概率P(A|B)P(A|B) P(A|B)=P(A∧B)P(B) P(A|B)=\frac{P(A\land B)}{P(B)} 条件概率也叫后验概率.无条件概率也叫先验概率(在没有不

昨天使用了.Net通过smtp发送邮件的方式发送了一封邮件到自己的QQ邮箱,但是发送成功后并没有提示邮箱收到新的邮件,而且去收件箱里面也没有新增的邮件. 这让本人觉得奇怪,所以就觉得是否被当作垃圾邮件过滤了,所以就点击垃圾箱看看,果真如此,QQ邮箱过滤了,当作垃圾邮件处理. 所以马上在网上找了一下,终于找到了方法了. 问题所在: 对方邮箱服务器判断:对于来历不明的软件发的邮件,邮箱服务器都可能认为是垃圾邮件,直接把它过滤掉,这是邮件接收方的过滤条件,我们无法改变的事实. 解决方法: 1.要使用自

垃圾邮件过滤设置 有同事反馈给我,某些时候应该收到的邮件,却到了垃圾邮件里,给工作带来了不便,下面简单介绍一下outlook 2010 有关垃圾邮件的过滤设置. 1: 找到相关的邮件,点右键,在”垃圾邮件”è ,会看到下图中的1.2项. 点击第1项后,可以不再阻止此邮件地址. 点击第2项后,可以不再阻止此邮件域的所有邮件. 例如:你此时右键点击的邮件地址为abc@hevanatome.com,后缀则为hevanatome.com.点击此项后,那么此域名下的所有邮件都不会再进入垃圾邮件里. 在点击

分析 一.查找main.cf配置文件 localhost# find / -name main.cf /etc/postfix/main.cf 二.打开/etc/postfix/main.cf来看看. localhost# cat /etc/postfix/main.cf | grep -v # | grep -v ^$ queue_directory = /var/spool/postfix command_directory = /usr/sbin daemon_directory = /u