做了一个多月的毕设，《钓鱼邮件检测方法的设计与实现》。
主要参考的是12年南邮学报上发的的一篇论文《基于文本特征分析的钓鱼邮件检测》，说是说基于文本特征分析，其实就是用机器学习的方法实现钓鱼邮件的检测。
主要实现流程为：钓鱼邮件特征选择；编写特征提取算法；编写机器学习分类器的训练算法代码和检测代码；对模型进行测试。
特征选择：
特征的选择参考的是上述论文中选择的特征，再通过自己的分析修改了一些。其实做到最后发现这些特征里面，邮件是否含有html类型语言占了很大的比重，其他的特征占得比重特别小，可能是跟邮件训练样本集有关。钓鱼邮件的训练和测试样本集和上述论文中使用的一样，年份有些久远，都是零几年收集的数据，但实在找不到其他的样本集了。
特征提取的代码都是自己敲出来的，参考的论文里给了一些伪代码。特征提取用到的核心知识是正则表达式，听起来挺玄乎的东西，但其实也不是很难。不是很难不代表它不博大精深，入门容易，精通很难。
机器学习分类器实现：
实现了三种分类器，LR、朴素贝叶斯、决策树。都是用Python写的，LR和朴素贝叶斯是直接按照算法，用代码实现的（当然不是我实现的），决策树用的是python机器学习的第三方库。决策树也有使用代码实现算法的例子，但是我没成功移植到我的系统里来，所以就走了个捷径。LR和贝叶斯开始都是找的博客文章，后来发现那些博客文章里面的代码都是来自于《机器学习实战》这本书，后续可以好好看看这本书。
检测模型测试：
用monkey.org提供的1000封钓鱼邮件和spamassassin提供的1000封普通邮件作训练集，500封钓鱼邮件和500封普通邮件作测试集，检测性能十分的好，甚至比论文里面的结果都好。但个人觉得我写的这个模型没有什么实际意义，因为样本集邮件数据的现实参考性实在太低。不过如果它参考性强的话检测性能肯定达不到这么高。
总结：
这次毕设课题经历总体来说还是让我受益匪浅的。考完研寒假在家无聊看了吴恩达教授的机器学习公开课（虽然没看完），没想到毕设就用上了。熟悉了python语言（python真是一门强大的语言，包容性贼高，不像C那么龟毛），接触了正则表达式，对机器学习里面的分类算法有了深刻的理解（虽然算法的代码实现不是自己写的，但是基本理清了它们的实现思路）。
展望：
马上要从一枚本科渣渣转战为研究生了，希望自己研究生能多学点东西，以后找工作不至于太虚。
毕设告一段落（其实还有论文修改、查重和答辩。。。），接下来想把《机器学习实战》这本书给好好看看，有时间接触一下Android编程，熟悉熟悉Java，感觉自己都忘光了。其实觉得应该把吴恩达Learning Machine的公开课给看完的，做人要有始有终嘛，但是真心看的费劲，再说吧。
希望自己不是仅仅做个展望，能落到实处！