実践編です。 ベイジアンフィルタを使ったアプリケ－ションの流れは、大きく分けて以下の3段階になります。 カテゴリ（クラス）定義 パターン学習 文書分類 単純ベイズ分類器(Naive Bayes classifier)ではクラス毎に単語の出現頻度を記憶して、その情報をもとに文書がそれぞれのクラスに属する確率を求めます。 SPAMフィルタなどでは「spam」と「nospam」のように2つのクラスだけで使用されることが多いです。多分。 パターン学習は、特定の文書（単語のセット）がどのクラスに所属するかを指定します。 これにより出現頻度のデータベース（コーパス）が更新されて、次回以降の分類精度を向上させることができます。 通常は、クラスを最初に設定して、以降は学習と分類を繰り返すような感じになると思います。 …ということで、クラスの定義から。 何故かNaiveBayesianStorageには、カ
My website was recently under attack from the usual bots which post crap. I figured I needed to do something about it and rather then take the usual CAPTCHA approach I implemented a simple Bayesian spam filter. Figured someone here might be looking for something like this possibly. Its implemented as simply as possible, and im sure there are some bugs etc... but it does work. Its a pretty simple c
最近のブログをねらったスパムはひどいですね。 トラックバックスパムは、自分のサイトのURLを本文に含んでいない場合は受付ないという仕組みで簡単に回避できるのですが、コメントスパムが相手の場合はそうもいかないので別途スパムボットからの投稿をはじく処理が必要だなと思っていた所に秋元さんが子猫認証というエントリを書いていたのでコレダ！と思って実装しました。 インストール インストールはいつも通りです。PEARパッケージで提供されているので pear install http://labs.cybozu.co.jp/blog/tsuruoka/archives/Auth_Kitten-0.1.0.tgz と実行すればインストールできます。アンインストールは pear uninstall __uri/Auth_Kitten です。簡単でしょ？ 使い方 使い方はdoc/Auth_Kitten/docs
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