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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。 ==概要== ベイジアンフィルタでは、初期状態である程度までの振り分けができるように設定されている。振り分け対象となるデータ（迷惑メールなど）の学習量が増えると振り分ける精度（分類精度）が高くなるといった特徴を持つ。個々の判定を間違えた場合にはユーザが判定し直すことで再学習を行う必要があるが、振分け精度が上がると再学習の頻度は少なくなる。 従来型のキーワード指定によるフィルタとは異なり、対象データの内容をフィルタが学習して自動的に分類する為、ユーザーが煩雑なキーワード指定を行う必要が無い。そのため適切なキーワード指定ができない初心者に向いている。 また、個々の迷惑メールの内容が変化した場合にも統計的に解析するため、大量の迷惑メールを受信する場合などにも向いている。 補足用機能として、特定のキーワードやアドレスのメールはフィルタに優先して受け付けるなどの機能を有するものもある。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「ベイジアンフィルタ」の詳細全文を読む スポンサード リンク
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