垃圾郵件判斷的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

Python+Spark 2.0+Hadoop機器學習與大數據分析實戰

為了解決垃圾郵件判斷的問題，作者林大貴 這樣論述：

　　◆本書淺顯易懂的原理說明 　　◆Step by Step實機操作 　　◆範例程式詳細解說 　　◆大幅降低機器學習與大數據技術的學習門檻 　　機器學習正熱門 　　機器學習是近20多年興起的多領域學科，機器學習演算法可從大量數據中建立模型，並利用模型對未知數據進行預測。近年來各大公司google、 facebook、microsoft、IBM…等，全力投入機器學習研究與應用，以Google為例，Google早已將機器學習，運用在垃圾郵件判 斷、自動回覆、照片分類與搜尋、翻譯、語音辨識等功能。在你在不知不覺中，機器學習已經讓日常生活更便利。 　　「大數據」與「機器學習」相

輔相成 　　大數據的特性: 大量資料、多樣化、速度快。因此如何從大量資料中擷取出有用的資訊，是大數據的主要課題。機器學習需要大量資料進行訓練，並且訓練過程需大量運算。正好大 數據的興起帶來大量資料，以及可儲存大量數據的分散式儲存技術，例如:Hadoop HDFS、NoSQL..。還有分散式運算可進行大量運算，例如Spark 基於記憶體內的分散式運算框架，可以大幅提升效能。 　　Python與Spark與Hadoop的完美結合 　　本書的主題是Python+Spark+Hadoop機器學習與大數據分析：使用Python開發Spark應用程式，具有多重好處，既可以享有 Python語言特性所帶來

的好處：程式碼簡明、易學習、高生產力的特質。再加上Spark基於記憶體內的分散式運算框架，非常適合需多次重覆運算的機器 學習演算法，可以大幅提升效能。Spark可輕易讀取Hadoop分散式儲存技術HDFS。Spark也可以在Hadoop 新MapReduce架構YARN執行。 　　Python與Spark機器學習與資料視覺化 　　Python資料分析的相 關模組如NumPy、Matplotlib、Pandas、Scikit-learn，讓Python成為資料分析主要語言之一。使用Python開發 Spark機器學習應用時，你仍然可以繼續使用這些模組，這對於Python開發者帶來很大的方便，例

如：你可以使用Spark ML Pipeline機器學習、訓練、預測。並且可以將Spark DataFrames轉換為Pandas DataFrame。轉換後你就可以運用Python豐富的資料視覺化套件，例如matplotlib、Bokeh…等，進行資料視覺化。 本書特色 　　實機操作建置Spark+Hadoop機器學習與大數據平台 　　一般人學習大數據的困難是，沒有多台機器建立分散式系統，但是透過本書介紹使用Virtual Box虛擬機器的方法，就能在自家電腦演練建立Hadoop叢集，並且建立Python Spark機器學習開發環境。 　　以實務範例程式學會Python+Spark機器

學習與大數據 　　以 大數據實務案例MovieLens(電影喜好推薦引擎)、StumbleUpon (網頁二元分類)、Covtype（森林覆蓋多元分類），BikeSharing(類Ubike租借數量迴歸分析)，介紹如何使用Python Spark運用機器學習演算法：決策樹、邏輯迴歸、支持向量機器SVM、單純貝氏。進行資料處理、訓練、建立模型、訓練驗證找出最佳模型、預測結果。  

垃圾郵件判斷進入發燒排行的影片

使用平滑支撐向量機之個人化垃圾郵件過濾系統

為了解決垃圾郵件判斷的問題，作者廖俊雄 這樣論述：

隨著網際網路的快速發展，垃圾郵件已成為企業與個人在資安上的重要挑戰。除了傳統的商業垃圾郵件外，其它包括釣魚攻擊、色情訊息、惡意程式(病毒)等皆是透過垃圾郵件散佈，這些垃圾郵件除了造成大量的網路資源耗用外，更為企業及個人帶來資料洩露的風險。 在本研究中，我們建立一套個人化垃圾郵件過濾架構，除了透過建立個人化黑名單、白名單清單進行垃圾郵件判斷外，並提供使用者回饋機制，由使用者自行決定為正常郵件或垃圾郵件，並針對個人化的歷史郵件資料(包括正常郵件與垃圾郵件)，透過平滑式支撐向量機(Smooth Support Vector Machine)進行分類學習，產生分類模型，提供後續新進郵件之分類判

斷。