反垃圾邮件技术综述 (2008年)

本代码实现了ELLA垃圾邮件分类算法，该算法由ICML2013和AAAI2013论文提出。

Matlab博士论文《垃圾邮件分类：结合词相关特征与流行学习的探讨》以及相关研究如《改进的贝叶斯分类对垃圾邮件识别的探讨》、《基于NP的垃圾邮件分析系统设计与实现》、《基于文本分类技术的垃圾邮件识别系统》、《基于信息熵和决策分类技术的邮件识别研究》、《简体中文垃圾邮件分类的实验设计及对比研究》以及《结合词相关特征与流行学习的中文问句分类》等，探讨了基于支持向量机的垃圾邮件识别方法。这些研究基于去年的文献，研究者从国家图书馆获取数据，其中包括清华同方等各种数据库的数据。

贝叶斯数据挖掘方法在防止垃圾邮件中的应用研究已成为当前研究的热点之一。

解决MATLAB中一段代码不运行的问题支持向量机使用支持向量机（SVM）构建垃圾邮件分类器此代码已在Octave版本4.2.1上成功实现要开始该项目，您将需要下载代码并将其内容解压缩到您希望运行该项目的目录中如果需要，在开始本练习之前，请使用Octave中的cd命令更改为该目录此代码也可以在MATLAB上运行（您可以尝试）将来，我还将尝试在MATLAB上执行此代码环境设置说明有关安装Octave的说明Project使用Octave（Octave是MATLAB的免费替代品），一种非常适合于数值计算的高级编程语言如果您尚未安装Octave，请安装八度功能的文档可在上找到该项目中包含的文件项目前半部分的八度脚本示例数据集1示例数据集2示例数据集3SVM训练功能SVM预测功能绘制2D数据绘制线性边界绘制非线性边界支持SVM的线性内核用于SVM的高斯内核用于数据集3的参数项目下半部分的Octave/MATLAB脚本垃圾邮件训练集垃圾邮件测试集电子邮件样本1电子邮件样本2垃圾邮件样本1垃圾邮件

2012年的KDD论文探讨了网络垃圾检测的原理与算法。

ITPUB-2008年技术交流和探讨的综合总结，欢迎下载。

数据库2003年综述提供了对当年数据库技术发展的详尽分析和回顾，涵盖了关键技术进展和行业趋势。

将以图文方式详细介绍如何在SQL Server 2008中创建计划任务，并配置使其在成功执行后自动向指定管理员发送邮件。

当前，数据挖掘领域涵盖了多种常用方法，主要包括数学统计方法和机器学习算法，如人工神经网络和遗传算法。其中包括关联规则挖掘、序列模式分析、分类分析、聚类分析以及异常点检测。