Gherabi, Charaf Eddine2018-11-152018-11-152018https://repository.univ-msila.dz/handle/123456789/6375Le courrier électronique rend vraiment service aux usagers, c’est un moyen rapide et économique pour échanger des informations. Cependant, les utilisateurs se retrouvent assez vite submergés de quantités de messages indésirables appelé aussi spam. Le spam est rapidement devenu un problème majeur sur Internet. Dans le cadre de notre travail, la classification des courriers électronique est effectuée à l'aide de trois algorithmes d'apprentissage automatique importants : Machine à Vecteurs de Support, Naïve Bayes et K voisins les plus proches, l’efficacité de ces classificateurs est testé avec des différents représentations on utilisant le corpus smsSpamCollection. Les résultats des tests montrent que SVM est plus performant par rapport aux algorithmes NB et KNN.frSpam, Algorithme d'apprentissage automatique, Machine à Vecteurs de Support, Naïve Bayes, K voisins les plus proches.Thesis