1. 毕业设计（论文）主要内容：
1.学习机器学习的基本知识，重点学习特征提取、数据处理、训练、测试、分类评估等过程。
2. 学习并掌握基于概率论的分类方法—朴素贝叶斯方法。
3. 基于朴素贝叶斯方法实现垃圾邮件检测系统。
2. 毕业设计（论文）主要任务及要求
1. 学习机器学习基础知识；2. 理解并掌握基于概率论的分类方法—朴素贝叶斯方法；3. 基于朴素贝叶斯方法实现垃圾邮件检测系统；4. 查阅参考文献15篇以上（其中近五年外文文献不少于3篇）；5. 完成不少于12000字的毕业论文撰写并完成答辩的相关工作；6. 完成不低于5000汉字（20000英文印刷符）的教师指定的相关文献的英译汉翻译；7. 完成不少于12幅图设计（包括：电路原理图、流程图、结构框图、程序框图等）。
3. 毕业设计（论文）完成任务的计划与安排
第1-3周：完成题目调研，查阅参考资料，设计大致框架，完成开题报告；第4-6周：学习有关机器学习，朴素贝叶斯方法的相关知识；第7-8周：确定系统设计的结构，完成各部分的程序设计；第9-10周：基于朴素贝叶斯方法实现垃圾邮件检测系统；第11-14周：总结毕业设计，撰写毕业设计论文初稿；第15-16周 完成并提交毕业设计论文；第17周 答辩。
4. 主要参考文献
[1] Shrawan Kumar Trivedi. A study of machine learning classifiers for spam detection. 2016 4th International Symposium on Computational and Business Intelligence (ISCBI), 2016:176-180.[2] Chao Chen, Jun Zhang, et al. A Performance Evaluation of Machine Learning-Based Streaming Spam Tweets Detection. IEEE Transactions on Computational Social Systems, 2015(2), 3: 65-76[3]Tarjani Vyas; Payal Prajapati; Somil Gadhwal. A survey and evaluation of supervised machine learning techniques for spam e-mail filtering. 2015 IEEE International Conference on Electrical, Computer and Communication Technologies (ICECCT), 2015:1-7
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