樸素貝葉斯演算法在垃圾郵件過濾中的應用，貝葉斯垃圾郵件

樸素貝葉斯演算法在垃圾郵件過濾中的應用，貝葉斯垃圾郵件

由於最近在寫一篇關於大資料分類的論文（吐槽一下：導師天天催），所以在圖書館借了幾本有關大資料的書籍。今天看《New Internet 大資料採礦》（感興趣的可以看一下）中提到垃圾郵件過濾，讓我聯想到昨天在1280社區看到一道名企面試題，“在遊戲即時交流中，怎麼過濾那些廣告？”。當時想到的是關鍵詞過濾，也沒細想。

其實垃圾郵件過濾跟廣告過濾是一種，使用最多的是樸素貝葉斯演算法。

貝葉斯定理是關於隨機事件A和B的條件機率（或邊緣機率）的一則定理。

（參見維基百科http://zh.wikipedia.org/wiki/%E8%B4%9D%E5%8F%B6%E6%96%AF%E5%AE%9A%E7%90%86）

通過對大量已經判定的垃圾郵件和正常郵件進行學習，根據兩種郵件中相同詞語出現的機率對比來確定垃圾郵件的可能性。優點是準確率高，缺點是需要大量的曆史資料。

樸素貝葉斯演算法問題

用這個來編軟體 ？ 我給你的提示，也是我現在在做的畢業設計，你用excel來實現你的計算，這個要比軟體來的方便，然後你在利用VB和你製作的excel進行互動。 生活中的具體應用不多
 
我正在使用樸素貝葉斯演算法實現資訊過濾，需要訓練集，希望有人可以提供以下

今天都6月4號了，沒人回答你，LZ不如把分給我好了~