论文部分内容阅读
基于贝叶斯模型,提出了一种更为灵活的、有效的、基于全局的即时分类模型的垃圾邮件分类模型,pValue优先邮件过滤模型。该分类模型着眼于全局的实例,在所有邮件中选取最需要得到评估的实例进行计算,反复进行该过程并在需要的时候中断进程,最终得到实例的全局最优化。我们使用UCI提供的邮件样本进行验证。实验结果验证了该分类模型比FCFS即时分类模型的性能更优。在即时分类的早期较好的改善分类效果降低分类的0-1损失错误率和RMSE错误率,并伴随着计算资源的增加得到更好的分类准确率。