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基于半监督高斯混合模型的垃圾邮件过滤的中期报告
一、选题背景
随着互联网的飞速发展，电子邮件已经成为了人们重要的交流工具之一。但是，人们也难以避免一些垃圾邮件（spam）的干扰和骚扰，这些邮件会往往占据用户的大量时间和资源，严重影响用户的工作效率和生活质量，甚至存在诈骗等安全风险。
与此同时，传统的基于规则和关键字匹配的垃圾邮件过滤方法的成功率越来越低，这意味着我们需要更加智能的过滤方式。基于机器学习的垃圾邮件过滤方法就是其中一种优秀的方法。它依赖于算法的自我学习能力，能够根据邮件特征的集合，自动分类为垃圾邮件或合法邮件，从而提高邮件分类的准确性和精度。
在这里，我们尝试使用半监督高斯混合模型，以提高垃圾邮件的识别和分类准确性。
二、核心思想
首先，我们需要对邮件进行特征提取，然后使用高斯混合模型对邮件进行分类。但是，由于正负样本之间的比例通常是不平衡的，对于那些没有标签的样本，我们需要使用EM算法来进行模型的训练以提高分类的准确性。
半监督学习的目标是使用大量的无标签样本来提高分类器的性能，其主要的优势在于能够降低标注成本和提高分类器对数据的泛化性能。
三、具体步骤
1.邮件特征提取
邮件特征提取是识别垃圾邮件的一个非常重要的步骤。我们提取的特征包括邮件主题、邮件正文、邮件来源、附件等多个方面。具体而言，我们将邮件文本转化成词袋模型，同时对其进行去噪和词干化操作，以消除不必要的噪声干扰。
2.高斯混合模型
高斯混合模型（GMM）是一种常见的聚类算法，用于将数据集分类为多个统计分布，每个分布可以看作是一个独立的类别。
在GMM算法实现过程中，我们需要先对样本进行标准化处理，消除不同特征之间的量纲差异，然后使用EM算法对模型进行训练。一旦模型训练完成，我们可以使用MLE估计算法来计算各个类别的后验概率，并将后验概率设置为分类准则进行分类。
3.半监督学习
对于没有标注的样本，我们可以将其视为一种更模糊的情况，并采用EM算法来对未标注的样本进行分类。在半监督学习中，EM算法还可以用于对分类器进行更新。
在进行半监督学习时，我们通常会选择几个种子样本作为初始值，然后使用EM算法对模型进行训练，不断更新模型的参数直到收敛或达到最大迭代次数。通过这种方式，我们可以使用未标注的样本来提高分类器的准确性。
四、目前完成工作
我们已经完成了第一步任务的邮件特征提取，可以使用Sklearn统计入口中的方法CountVectorizer和TfidfVectorizer来提取邮件特征集。同时，我们也针对已经标记的数据集，确定了模型的初始参数。接下来，我们将进一步完善算法流程中的高斯混合模型和半监督学习步骤，同时，对于未标记的数据集，逐步优化模型，提高算法的准确性。
五、未来工作计划
在未来的工作中，我们将进一步完善垃圾邮件过滤算法，实现高斯混合模型和半监督学习的融合，并优化整个算法的性能。同时，我们也会扩充数据集，并进一步评估算法在真实环境下的表现，以提升算法整体的鲁棒性和实用性。
六、结论
基于半监督高斯混合模型的垃圾邮件过滤是一种非常实用和可行的分类器，它能够充分利用未标注数据集，缩小数据集中垃圾邮件和合法邮件之间的差距，提升分类器性能的同时实现标注成本的大幅降低。
在未来的实践中，我们会持续探索更加优化的算法实现方案，提高垃圾邮件过滤的准确性，赋予用户更好的邮件服务体验。