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- Bayesovo filtrování (Bayesian filtering) je jednou z nejefektivnějších řešení boje proti e-mailovému spamu. Spam je problém, kterému dnes čelí většina uživatelů e-mailů a počty spamových emailů se denně zvyšují. Obvykle používané techniky anti-spamových softwarů jsou statické, to znamená, že spamerům stačí tyto techniky jen prozkoumat a najít cestu jak se jim vyhnout (například změnit titul zprávy). To dalo developerům novou výzvu. Namísto dosavadních statických metod bylo potřeba přijít na anti-spamovou techniku, která by se byla schopna přizpůsobit stále se měnícím spamerským taktikám. Odpověď byla nalezena v Bayesové matematice a vznikla technika Bayesova filtrování. (cs)
- Der Bayes Spamfilter ist ein statistischer Filter zur Klassifizierung unerwünschter E-Mail-Nachrichten (Spam) durch den naiven Bayes-Klassifikator. (de)
- Los clasificadores Naive Bayes son populares estadísticas técnicas de filtrado de email. Se suelen utilizar un conjunto de palabras características para identificar los correos spam, un enfoque común en la clasificación de textos. Los clasificadores Naive Bayes trabajan correlacionandos a el uso de tokens (por lo general palabras o algunas veces otras cosas), con mensajes de correos electrónicos que no son spam y otros que sí lo son. Utilizando luego el Teorema de Bayes para calcular la probabilidad de que un correo electrónico es o no es spam. El filtrado de spam bayesiano es una técnica de línea de base para tratar con el spam, se puede adaptar a las necesidades de correo electrónico de los usuarios individuales y dar pocos índices de falsos positivos en la detección de spam, que son generalmente aceptables para los usuarios. Es una de las formas más antiguas de hacer filtrado de spam, con raíces en la década de 1990. (es)
- Naive Bayes spam iragazketa zabor-posta (spam) tratatzeko oinarrizko teknika bat da. Erabiltzailearen posta elektronikoaren beharretara egokitu daiteke, eta spam antzematen zabor-detekzio faltsuaren tasa txikia izaten du, erabiltzaileentzat orokorrean onargarria izaten dena. Spama iragazteko modu zaharrenetariko bat da, 1990eko hamarkadan jatorria duena. Naive Bayes sailkatzaileak mezu elektroniko iragazteko dauden teknika estatistiko ezagunak dira. Normalean spam mezuak identifikatzeko hitz-zaku bereizgarri bat erabiltzen dute, testu-sailkapenean arrunta den teknika. Naive Bayes sailkatzaileek korrelazio bat bilatzen dute zenbait token (orokorrean hitzak edo beste batzuetan beste gauza batzuk), eta spam diren edo ez diren mezu elektronikoekin; eta ondoren, Bayes-en teorema erabiltzen dute mezu elektronikoa spama den edo ez denaren probabilitatea kalkulatzeko. (eu)
- Naive Bayes classifiers are a popular statistical technique of e-mail filtering. They typically use bag-of-words features to identify email spam, an approach commonly used in text classification. Naive Bayes classifiers work by correlating the use of tokens (typically words, or sometimes other things), with spam and non-spam e-mails and then using Bayes' theorem to calculate a probability that an email is or is not spam. Naive Bayes spam filtering is a baseline technique for dealing with spam that can tailor itself to the email needs of individual users and give low false positive spam detection rates that are generally acceptable to users. It is one of the oldest ways of doing spam filtering, with roots in the 1990s. (en)
- Le filtrage bayésien du spam (en référence au théorème de Bayes) est une technique statistique de détection de pourriels s'appuyant sur la classification naïve bayésienne. Les filtres bayésiens fonctionnent en établissant une corrélation entre la présence de certains éléments (en général des mots, parfois d'autres choses) dans un message et le fait qu'ils apparaissent en général dans des messages indésirables (spam) ou dans des messages légitimes (ham) pour calculer la probabilité que ce message soit un spam. Le filtrage bayésien du spam est une technique puissante pour traiter le courrier électronique indésirable. Elle s'adapte aux habitudes de courrier des uns et des autres et produit un taux de faux positifs suffisamment bas pour être acceptable. (fr)
- Un filtro bayesiano (dal nome del noto matematico Bayes vissuto nel XVIII secolo) è una forma di filtraggio dello spam che si basa sull'analisi del contenuto delle email. Questa tecnica (di grande efficacia) è complementare ai sistemi di blocco basati su indirizzo IP, le cosiddette liste nere. Il filtro bayesiano applica all'analisi delle email un teorema, espresso per l'appunto da Bayes, secondo il quale ogni evento cui è attribuita una probabilità è valutabile in base all'analisi degli eventi già verificatisi. Nel caso dell'analisi antispam, se in un numero n delle mail analizzate in precedenza, l'utente ha marcato come spam quelle che contenevano la parola "sesso", il filtro ne dedurrà che la presenza di quella parola innalza la probabilità che le mail seguenti contenenti quella parola siano a loro volta spam.In questo modo, il sistema è in grado di adattarsi in maniera dinamica e veloce alle nuove tipologie di spam. Gran parte dei software di analisi delle email antispam, ormai, adotta questo genere di tecnologia. (it)
- ベイジアンフィルタ (Bayesian Filter) は単純ベイズ分類器を応用し、対象となるデータを解析・学習し分類する為のフィルタ。学習量が増えるとフィルタの分類精度が上昇するという特徴をもつ。個々の判定を間違えた場合には、ユーザが正しい内容に判定し直すことで再学習を行う。 現状ではスパムメール（いわゆる迷惑メール）を振り分ける機能を持つソフトウェア（フィルタリングソフト）で、スパムフィルターでのスパム判定に利用されることが多い。最近ではWeblogのトラックバック用フィルタ（トラックバックスパム対策）にも利用されるようになるなど、その利用範囲は徐々に広がりつつある。 (ja)
- O filtro bayesiano é o processo de usar métodos estatísticos para classificar documentos por categorias. O filtro de Bayes foi definido depois do documento de Paul Graham, A Plan for Spam, e transformou-se num mecanismo popular para distinguir um e-mail ilegítimo conhecido como spam de um e-mail legítimo. Muitos programas de e-mail modernos como Mozilla Thunderbird utilizam a filtragem de spams através de inferência por meio da aplicação do teorema de Bayes: A probabilidade de um email ser um spam por conter determinada palavra é, por inferência bayesiana, igual à estatística de aparecimento daquela palavra em emails que sejam marcados pelo usuário como spam, multiplicada à estatística geral de spams por total de emails recebidos e dividida pela estatística geral de aparecimento daquela palavra. Por exemplo, palavras comuns como "você", "eu", "casa" e "festa" aparecem com frequência em mensagens que sejam spam, todavia também aparecem com frequência em mensagens que não sejam spam. Mas no caso de outras expressões, como "viagra", "dinheiro fácil" e "preço imperdível", que são raras em emails comuns e comuns em mensagens de spam, é altamente provável que mensagens que as possuam sejam spams. A inferência Bayesiana permite uma eficaz filtragem preditiva de mensagens através de palavras-chave com um número reduzido de falso positivos. Definindo um limiar conservador ainda assim mantêm-se grande parte das mensagens de spam fora da caixa de entrada, sendo bastante improvável que uma mensagem seja erroneamente enviada à caixa de spam; o que seria impossível com filtros simples. Para que o filtro possa funcionar corretamente é necessário que se tenha um bom banco de dados para a inferência das probabilidades, com uma amostragem considerável de mensagens que sejam e que não sejam spam. No caso de clientes de email para desktop, como o Thunderbird, esse banco de dados é local e individual, sendo construído pouco a pouco pelo feedback do usuário. E no caso de grandes webmails, como o Gmail, esse banco de dados pode ser coletivo, construído pelo feedback de milhares de diferentes usuários de diversas partes do mundo, resultando em um banco de dados com melhor amostragem e por tanto mais eficaz. O que pode não ser de todo desejável, já que talvez um banco de dados com pequena amostragem porém específico atente melhor à necessidade individual de certos indivíduos; porém algoritmos mais complexos podem designar pesos para o feedback do usuário, preservando a especifidade. Um dos reveses da filtragem bayesiana é o processamento de dados e a manutenção de um banco de dados que em sistemas limitados não pode ser possível levando ao uso de filtros mais simples. E para os que utilizam bancos de dados locais, o 'período de feedback' pode ser incômodo. (pt)
- Ett bayesiskt skräppostfilter eller bayesiskt spamfilter (av engelska Bayesian spam filter) är ett skräppostfilter som använder (baserad på Bayes sats) för att skilja på önskad post och skräppost. Bayesiska skräppostfilter beskrevs först av Paul Graham 2002 i artikeln A plan for spam. Graham bidrog även till att förbättra metoden. (sv)
- Ба́йесовская фильтра́ция спа́ма — метод для фильтрации спама, основанный на применении наивного байесовского классификатора, опирающегося на прямое использование теоремы Байеса. Теорема Байеса названа в честь её автора Томаса Байеса (1702—1761) — английского математика и священника, который первым предложил использование теоремы для корректировки убеждений, основываясь на обновлённых данных. (ru)
- Баєсова фільтрація спаму (англ. Naive Bayes spam filtering) — метод для фільтрації спаму, заснований на застосуванні наївного баєсова класифікатора, що спирається на пряме використання теореми Баєса. Теорему Баєса названо на честь її автора Томаса Баєса (1702—1761) — англійського математика і священика, який першим запропонував використання теореми для коригування переконань, ґрунтуючись на оновлених даних. (uk)
- 貝葉斯垃圾郵件過濾是一種電子郵件過濾的統計學技術。它使用貝葉斯分類來進行垃圾郵件的判別。 貝葉斯分類的運作是藉著使用標記（一般是字詞，有時候是其他）與垃圾郵件、非垃圾郵件的關連，然後搭配貝葉斯推斷來計算一封郵件為垃圾郵件的可能性。 貝葉斯垃圾郵件過濾是非常有威力的技術，可以修改自己以符合個別使用者的需要，並且給予較低的垃圾郵件偵測率，讓使用者可接受。 (zh)
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- Bayesovo filtrování (Bayesian filtering) je jednou z nejefektivnějších řešení boje proti e-mailovému spamu. Spam je problém, kterému dnes čelí většina uživatelů e-mailů a počty spamových emailů se denně zvyšují. Obvykle používané techniky anti-spamových softwarů jsou statické, to znamená, že spamerům stačí tyto techniky jen prozkoumat a najít cestu jak se jim vyhnout (například změnit titul zprávy). To dalo developerům novou výzvu. Namísto dosavadních statických metod bylo potřeba přijít na anti-spamovou techniku, která by se byla schopna přizpůsobit stále se měnícím spamerským taktikám. Odpověď byla nalezena v Bayesové matematice a vznikla technika Bayesova filtrování. (cs)
- Der Bayes Spamfilter ist ein statistischer Filter zur Klassifizierung unerwünschter E-Mail-Nachrichten (Spam) durch den naiven Bayes-Klassifikator. (de)
- ベイジアンフィルタ (Bayesian Filter) は単純ベイズ分類器を応用し、対象となるデータを解析・学習し分類する為のフィルタ。学習量が増えるとフィルタの分類精度が上昇するという特徴をもつ。個々の判定を間違えた場合には、ユーザが正しい内容に判定し直すことで再学習を行う。 現状ではスパムメール（いわゆる迷惑メール）を振り分ける機能を持つソフトウェア（フィルタリングソフト）で、スパムフィルターでのスパム判定に利用されることが多い。最近ではWeblogのトラックバック用フィルタ（トラックバックスパム対策）にも利用されるようになるなど、その利用範囲は徐々に広がりつつある。 (ja)
- Ett bayesiskt skräppostfilter eller bayesiskt spamfilter (av engelska Bayesian spam filter) är ett skräppostfilter som använder (baserad på Bayes sats) för att skilja på önskad post och skräppost. Bayesiska skräppostfilter beskrevs först av Paul Graham 2002 i artikeln A plan for spam. Graham bidrog även till att förbättra metoden. (sv)
- Ба́йесовская фильтра́ция спа́ма — метод для фильтрации спама, основанный на применении наивного байесовского классификатора, опирающегося на прямое использование теоремы Байеса. Теорема Байеса названа в честь её автора Томаса Байеса (1702—1761) — английского математика и священника, который первым предложил использование теоремы для корректировки убеждений, основываясь на обновлённых данных. (ru)
- Баєсова фільтрація спаму (англ. Naive Bayes spam filtering) — метод для фільтрації спаму, заснований на застосуванні наївного баєсова класифікатора, що спирається на пряме використання теореми Баєса. Теорему Баєса названо на честь її автора Томаса Баєса (1702—1761) — англійського математика і священика, який першим запропонував використання теореми для коригування переконань, ґрунтуючись на оновлених даних. (uk)
- 貝葉斯垃圾郵件過濾是一種電子郵件過濾的統計學技術。它使用貝葉斯分類來進行垃圾郵件的判別。 貝葉斯分類的運作是藉著使用標記（一般是字詞，有時候是其他）與垃圾郵件、非垃圾郵件的關連，然後搭配貝葉斯推斷來計算一封郵件為垃圾郵件的可能性。 貝葉斯垃圾郵件過濾是非常有威力的技術，可以修改自己以符合個別使用者的需要，並且給予較低的垃圾郵件偵測率，讓使用者可接受。 (zh)
- Los clasificadores Naive Bayes son populares estadísticas técnicas de filtrado de email. Se suelen utilizar un conjunto de palabras características para identificar los correos spam, un enfoque común en la clasificación de textos. Los clasificadores Naive Bayes trabajan correlacionandos a el uso de tokens (por lo general palabras o algunas veces otras cosas), con mensajes de correos electrónicos que no son spam y otros que sí lo son. Utilizando luego el Teorema de Bayes para calcular la probabilidad de que un correo electrónico es o no es spam. (es)
- Naive Bayes spam iragazketa zabor-posta (spam) tratatzeko oinarrizko teknika bat da. Erabiltzailearen posta elektronikoaren beharretara egokitu daiteke, eta spam antzematen zabor-detekzio faltsuaren tasa txikia izaten du, erabiltzaileentzat orokorrean onargarria izaten dena. Spama iragazteko modu zaharrenetariko bat da, 1990eko hamarkadan jatorria duena. Naive Bayes sailkatzaileak mezu elektroniko iragazteko dauden teknika estatistiko ezagunak dira. Normalean spam mezuak identifikatzeko hitz-zaku bereizgarri bat erabiltzen dute, testu-sailkapenean arrunta den teknika. (eu)
- Le filtrage bayésien du spam (en référence au théorème de Bayes) est une technique statistique de détection de pourriels s'appuyant sur la classification naïve bayésienne. Les filtres bayésiens fonctionnent en établissant une corrélation entre la présence de certains éléments (en général des mots, parfois d'autres choses) dans un message et le fait qu'ils apparaissent en général dans des messages indésirables (spam) ou dans des messages légitimes (ham) pour calculer la probabilité que ce message soit un spam. (fr)
- Naive Bayes classifiers are a popular statistical technique of e-mail filtering. They typically use bag-of-words features to identify email spam, an approach commonly used in text classification. Naive Bayes classifiers work by correlating the use of tokens (typically words, or sometimes other things), with spam and non-spam e-mails and then using Bayes' theorem to calculate a probability that an email is or is not spam. (en)
- Un filtro bayesiano (dal nome del noto matematico Bayes vissuto nel XVIII secolo) è una forma di filtraggio dello spam che si basa sull'analisi del contenuto delle email. Questa tecnica (di grande efficacia) è complementare ai sistemi di blocco basati su indirizzo IP, le cosiddette liste nere. Gran parte dei software di analisi delle email antispam, ormai, adotta questo genere di tecnologia. (it)
- O filtro bayesiano é o processo de usar métodos estatísticos para classificar documentos por categorias. O filtro de Bayes foi definido depois do documento de Paul Graham, A Plan for Spam, e transformou-se num mecanismo popular para distinguir um e-mail ilegítimo conhecido como spam de um e-mail legítimo. Muitos programas de e-mail modernos como Mozilla Thunderbird utilizam a filtragem de spams através de inferência por meio da aplicação do teorema de Bayes: (pt)
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