【摘 要】
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针对邮件过滤中正常邮件与垃圾邮件误分类代价的不对称性，提出了基于代价敏感支持向量机（Cs-SVM）与Bagging的垃圾邮件过滤算法．通过对每个样本赋予不同的代价，利用最小化误分类代
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针对邮件过滤中正常邮件与垃圾邮件误分类代价的不对称性，提出了基于代价敏感支持向量机（Cs-SVM）与Bagging的垃圾邮件过滤算法．通过对每个样本赋予不同的代价，利用最小化误分类代价来获得最优分类器，提高了垃圾邮件过滤的正确率．实验结果表明，该算法具有正确率高、能有效降低将正常邮件误判为垃圾邮件的比率等优点．
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