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1、郵件的自動(dòng)過(guò)濾主要有基于規(guī)則和基于內(nèi)容兩種方式.基于概率統(tǒng)計(jì)的樸素貝葉斯算法在文本分類(lèi)中得到廣泛應(yīng)用,取得了較好的分類(lèi)效果.但是,在郵件過(guò)濾過(guò)程中,正常郵件被誤判為垃圾郵件將可能給用戶(hù)帶來(lái)巨大的損失.傳統(tǒng)的樸素貝葉斯算法在對(duì)郵件進(jìn)行分類(lèi)與過(guò)濾時(shí),沒(méi)有充分考慮到正常郵件與垃圾郵件具有的這一不同特性,因此用于郵件過(guò)濾時(shí)有一定的局限性.本文介紹了目前流行文本分類(lèi)器的工作原理及其優(yōu)缺點(diǎn),主要介紹了最大熵模型的基本原理和如何建立最大熵模型,并提出
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