基于机器学习的恶意邮件分类

基于机器学习的垃圾邮件过滤系统可以有效地识别和过滤恶意邮件。该系统通过收集大量的电子邮件数据，并提取邮件的多种特征，如文本内容、发件人信息、邮件格式等，将这些特征作为输入，设计了一个基于机器学习算法的分类模型。与传统的基于规则的垃圾邮件过滤技术相比，机器学习技术具有更强的适应性和泛化能力，能够自动学习有效的分类模型，适应垃圾邮件的多样性和不断变化的特征。实验结果表明，基于机器学习的垃圾邮件过滤系统具有较高的识别准确率和较低的误报率，能够有效地降低垃圾邮件给用户带来的困扰，提升用户的沟通体验。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [论题：基于机器学习的垃圾邮件过滤系统](https://blog.csdn.net/a871923942/article/details/129950122)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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