作者：刘震; 周明天bayesian网络高斯核参数估计垃圾邮件
摘要：提出一种包含核函数的Bayesian参数估计方法,提高了Bayesian参数估计的实用性.结合邮件内容和报文格式两个方面分析和提取邮件的重要特征,建立了对应的Bayesian邮件分类网络.将包含核函数的Bayesian参数估计方法应用到邮件分类网络,在对不同邮件测试集的在线学习试验结果证明,这种新的分类模型能够有效地实现垃圾邮件的分类过滤.
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《电子科技大学学报》（CN：51-1207/T）是一本有较高学术价值的大型双月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《电子科技大学学报》主要刊登电子通信、电子测量、电视技术、生物电子学、雷达、电子对抗、遥感遥测、信息论、电磁场工程、天线、微波理论与技术、半导体物理与器件、电子材料与元件、电子机械、自动控制、电子物理与器件、激光与光纤技术、计算机科学与技术、管理科学、系统工程、数理化等基础科学理论和应用技术的学术论文；科研成果的学术性总结；新技术、...
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