多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)

多种垃圾邮件识别方案总结以及判定垃圾邮件的标准，8种机器学习方式进行实战对比:朴素贝叶斯、逻辑回归、支持向量机、KNN、决策树、随机森林、GDBT、神经网络(附数据集和源码)。

垃圾邮件作为因特网中最具有争议的副产品，对于企业邮箱用户的影响首先就在于给日常办公和邮箱管理者带来额外负担。根据不完全统计，在高效的反垃圾环境下仍然有80%的用户每周需要耗费10分钟左右的时间处理垃圾邮件，而对于中国多数企业邮件应用仍处于低效率反垃圾环境的情况下，这个比例更是呈现数十倍的增长，中国垃圾邮件的总量已经达到全球第三。对于企业邮件服务商而言，垃圾邮件的恶意投送，还会大量占用网络资源，使得邮件服务器85%的系统资源在用于处理垃圾邮件的识别，不仅资源浪费极其严重，甚至可能导致网络阻塞瘫痪，影响企业正常业务邮件的沟通。

世界垃圾邮件最多国家排行

更严重的垃圾邮件问题甚至不仅只是影响企业工作效率，甚至会祸及整个服务器。由于企业邮箱平台往往通信质量更好，更容易为国际反垃圾邮件平台白名单所接纳，因此成为垃圾邮件投送者甚至网络黑客的重点攻击目标。通过劫持这些企业邮箱，垃圾邮件投送者就可以大大提高垃圾邮件投送率。这不仅将为企业邮箱用户造成无法预知的影响，同时还可能遭遇反垃圾邮件组织和邮件接收方的壮士断腕。对于这些大量垃圾邮件的投放地址，国际反垃圾组织和接收方服务商将会将其加入国际垃圾邮件数据库中，从而导致该主机不能与其他国家正常通信，严重