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搜索资源列表

  1. 垃圾邮件分类

  2. 基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类方法，效果还不错的

  3. 所属分类：软件测试

    • 发布日期：2014-04-30
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：qq_15011127

  1. R语言机器学习——第三章的垃圾邮件分类的数据

  2. 这是英文版：Machine Learning for Hackers 中文版：R语言机器学习 第三章垃圾邮件分类的数据资源！其中我的博客会持续跟进学习！

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-11-11
    • 文件大小：15728640
    • 提供者：cleverbegin

  1. 基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件分类方法研究

  2. 该论文中详细介绍了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类过程，以及五折交叉验证的评价指标，并包含完整的代码，python格式，是一个学习朴素贝叶斯方法不错的实例。

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-05-19
    • 文件大小：332800
    • 提供者：yemingmingye

  1. Tensorflow垃圾邮件分类

  2. Tensorflow垃圾邮件分类，很不错的Tensorflow实战的项目

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-03-22
    • 文件大小：64
    • 提供者：u010708542

  1. 基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类

  2. 基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类 对垃圾邮件的分类有较好的效果 达到99%

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-05-07
    • 文件大小：360448
    • 提供者：weixin_42152656

  1. 美国卡耐基大学垃圾邮件分类数据集

  2. 美国卡耐基大学垃圾邮件分类数据集，英文，已划分好正负样本。总共有5000多条记录，适合数据挖掘，机器学习中贝叶斯分类模型等应用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-07-06
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：zhili_wang

  1. 朴素贝叶斯-垃圾邮件分类数据集

  2. 该数据集内容为垃圾邮件分类数据集，用于自然语言处理>02.朴素贝叶斯-垃圾邮件分类中的案例数据，该数据集仅供参考

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-12-02
    • 文件大小：121856
    • 提供者：LWY_Xing

  1. Spam-Classifier-with-LSTM-and-Language-Processing:具有LSTM和语言处理，张量流和标记器的垃圾邮件分类器-源码

  2. 具有LSTM和语言处理功能的垃圾邮件分类器 具有LSTM和语言处理，张量流和标记器的垃圾邮件分类器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-17
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_42107491

  1. 使用自标记技术和多分类器模型的不平衡Web垃圾邮件分类

  2. 使用自标记技术和多分类器模型的不平衡Web垃圾邮件分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：116736
    • 提供者：weixin_38721811

  1. 基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类-附件资源

  2. 基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类-附件资源

  3. 所属分类：互联网

  1. 基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类-附件资源

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  3. 所属分类：互联网

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  1. 基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类-附件资源

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  3. 所属分类：互联网

  1. 基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类-附件资源

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  3. 所属分类：互联网

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  3. 所属分类：互联网

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  3. 所属分类：互联网

  1. 基于jieba、TfidfVectorizer、LogisticRegression的垃圾邮件分类-附件资源

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  3. 所属分类：互联网

  1. 垃圾邮件分类-源码

  2. 垃圾邮件分类 实现了机器学习分类算法，以检测电子邮件是垃圾邮件还是垃圾邮件。 消息文本用作对电子邮件进行分类的独立功能。 使用TF-IDF对消息的文本数据进行特征提取。 使用NB分类器后，准确率达到95％。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：209920
    • 提供者：weixin_42110038
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