基于机器学习的垃圾邮件分类国内外研究现状

机器学习在垃圾邮件分类方面被广泛应用，国内外研究现状如下：

1. 国内研究现状：

在国内，研究者们主要采用的机器学习算法包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等。研究者们还提出了一些新的算法，如基于加权特征的分类、基于深度学习的分类等。

2. 国外研究现状：

在国外，机器学习算法的应用更加广泛，涵盖了朴素贝叶斯、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络等多种算法。研究者们还提出了一些新的方法，如基于主题模型的分类、基于集成学习的分类等。

总的来说，机器学习在垃圾邮件分类方面发挥了重要作用，不断推动着分类算法的发展和优化。