计算机工程
計算機工程
계산궤공정
COMPUTER ENGINEERING
2010年
21期
245-247
,共3页
潘洁珠%周晓%吴共庆%胡学钢
潘潔珠%週曉%吳共慶%鬍學鋼
반길주%주효%오공경%호학강
小样本学习%EM算法%未标记数据%垃圾邮件过滤
小樣本學習%EM算法%未標記數據%垃圾郵件過濾
소양본학습%EM산법%미표기수거%랄급유건과려
针对客户端垃圾邮件过滤器难以获取足够的训练样本的问题,提出一种基于小样本学习的垃圾邮件过滤方法,利用易于容易获取的未标记样本提高垃圾邮件过滤的性能.先该方法使用已标记的小样本邮件实例集训练一个初始Na?ve Bayes 分类器,以此标注未标记邮件.在此基础上,再使用所有的数据训练新的分类器,并基于利用EM 算法进行迭代直至收敛.实验表明,结果证明,当给定规模为5-个～20 个的已标记小样本训练邮件时,该方法可有效地提高垃圾邮件过滤性能.
針對客戶耑垃圾郵件過濾器難以穫取足夠的訓練樣本的問題,提齣一種基于小樣本學習的垃圾郵件過濾方法,利用易于容易穫取的未標記樣本提高垃圾郵件過濾的性能.先該方法使用已標記的小樣本郵件實例集訓練一箇初始Na?ve Bayes 分類器,以此標註未標記郵件.在此基礎上,再使用所有的數據訓練新的分類器,併基于利用EM 算法進行迭代直至收斂.實驗錶明,結果證明,噹給定規模為5-箇～20 箇的已標記小樣本訓練郵件時,該方法可有效地提高垃圾郵件過濾性能.
침대객호단랄급유건과려기난이획취족구적훈련양본적문제,제출일충기우소양본학습적랄급유건과려방법,이용역우용역획취적미표기양본제고랄급유건과려적성능.선해방법사용이표기적소양본유건실례집훈련일개초시Na?ve Bayes 분류기,이차표주미표기유건.재차기출상,재사용소유적수거훈련신적분류기,병기우이용EM 산법진행질대직지수렴.실험표명,결과증명,당급정규모위5-개～20 개적이표기소양본훈련유건시,해방법가유효지제고랄급유건과려성능.
