Abstract :İstenmeyen e-postalara maruz kalmak işletmelerin iş süreçlerinde aksamalara, zaman kayıplarına ve hatta maddi kayıplara sebep olduğundan günümüzün önemli sorunlarından biri olarak görülebilir. İstenmeyen e-postaların engellenmesi için öncelikle tespit edilmeleri gerekmektedir. Bu çalışmada, gelen e-postaların sınıflandırılması ve istenmeyen Türkçe e-postaların tespiti için Naive Bayes algoritmaları (iki terimli ve çok terimli) ve Destek Vektör Makinesi algoritmaları (doğrusal ve RBF çekirdek fonksiyonlu) kullanılmaktadır. Çalışmada, öğrenme kümesinin Türkçede kullanılan etkisiz kelimelerden arındırılması ve arındırılmaması durumunda TF-IDF yöntemi ile oluşturulan özellik vektörünün sınıflandırma başarısına etkisi incelenmiştir. Çalışmada en iyi sonuca eğitim setinin içerisinde etkisiz kelimelerin de bulunduğu veri kümesi kullanılarak eğitilen (iki terimli) Naive Bayes algoritmasıyla ulaşılmıştır. Keywords : İstenmeyen Türkçe E-postalar, Sınıflandırma, Naive Bayes, Bernoulli Naive Bayes, Multinomial Naive Bayes, Destek Vektör Makinesi, Lineer Çekirdek Fonksiyonu, RBF Çekirdek Fonksiyonu
