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  1. Fake-News-Classifier:这是一个NLP域项目，将新闻分类为垃圾邮件或正确-源码

  2. Fake-News-Classifier:这是一个NLP域项目，将新闻分类为垃圾邮件或正确

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-16
    • 文件大小：62914560
    • 提供者：weixin_42123456

  1. PersonalProjects-源码

  2. 数据科学组合 包含我为学术，自学和业余爱好而完成的数据科学项目组合的存储库。 以iPython Notebooks的形式呈现。 内容 机器学习 线性回归： 逻辑回归： 决策树和随机森林： 支持向量机： K均值聚类： 主成分分析： 推荐系统： 工具：scikit-learn，Pandas，Seaborn，Matplotlib 自然语言处理 垃圾邮件检测： 文字分类： 情绪分析： 自动改正： 自动补全： 深度神经网络的情感分析： 命名实体识别： 重复问题的识别： 神经机器翻译： 文字摘要： 问题回

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-15
    • 文件大小：98304
    • 提供者：weixin_42108054

  1. SpamMessage:一个垃圾短信识别系统-源码

  2. 垃圾邮件 实现一个垃圾短信识别系统，在给定的数据集上验证效果。 短信数据 标签域：1表示垃圾短信/ 0表示正常短信 文本域：短信源文本（进行了一些处理） 分类算法 KNN：K最近邻 LR：逻辑回归 RF：随机森林 DT：决策树 GBDT：梯度提升决策树 SVM：支持向量机 多项式NB：多样式分布朴素贝叶斯 BernoulliNB：伯努利分布朴素贝叶斯 环境依赖 Classfier（模型训练） （已集成至项目内，无需安装） 站点（演示样本） 项目结构 . ├──Classfier（模型训练

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：51380224
    • 提供者：weixin_42099530

  1. 代码说明-源码

  2. 代码说明 项目中复现了一些经典的机器学习算法，并通过简单的任务展示了算法或模型的效果。在一些算法或模型的复现的过程中，一些模型的对比总结，公式推导，数学原理也存在主要工具：pycharm，jupyter笔记本，pytorch。以下是项目的目录，项目持续更新中... 1. Logistic回归（LR） LR逻辑回归的复现 Logistic Regression Summery总结了逻辑回归，线性回归的数学原理公式推导，比较了两种方法的异同和特点，介绍了方法边界，代价函数，优化方法和正则项的约会。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：173015040
    • 提供者：weixin_42153615

  1. Spam-Classification-Project：针对我的AI入门课程的学期末项目的Spam分类器项目。 我们是四人一组。 我处理过所有朴素贝叶斯模型-源码

  2. 垃圾邮件分类器 使用CountVectorizer和Tf-idf Vectorizer构建的垃圾邮件分类器。 数据集来源： ://www.kaggle.com/uciml/sms-spam-collection-dataset我们在项目中采用了Upsampling和Cross-val，并建立了以下模型： 使用CountVectorizer的不平衡数据集的朴素贝叶斯模型 使用Tf-idf Vectorizer的不平衡数据集的朴素贝叶斯模型 使用CountVectorizer进行交叉验证的朴素贝

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-03
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42116794

  1. 垃圾邮件分类项目-源码

  2. 垃圾邮件分类项目 理想情况下，模型的估计性能可以告诉我们它在看不见的数据上的表现如何。 对未来数据进行预测通常是我们要解决的主要问题。 选择度量标准之前了解上下文非常重要，因为每种机器学习模型都会尝试使用不同的数据集来解决具有不同目标的问题。 Logistic回归没有改变，因为它的参数已经是最好的了。 即使SVC取得了很大的进步，但它的速度仍然很慢，但仍然不是最好的。 朴素贝叶斯（Naive Bayes）成功预测了4945个实际垃圾邮件中的4894个。 但是，Logistic回归和朴素贝叶斯彼此

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：228352
    • 提供者：weixin_42134285

  1. NLP--项目：NLP-工作簿和示例代码-源码

  2. NLP项目-Quora问题分类 1.使用python操作文本，文件和pdf 2.使用NLP进行文本格式化-python 3.使用NLP进行Quora问题分类-神经网络 深度学习，文本挖掘，自然语言处理。 使用Spacy和NLTK进行文本数据预处理（计数向量化，标记化，词干和词法化）。 使用LDA和NMF深度学习库执行主题建模和主题标记。 使用gridSearch来查找具有优化参数值（n个分量，学习衰减，学习偏移和max-iter）的最佳LDA模型。在标记最好的LDA模型输出数据集上实施有监督的学

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：6291456
    • 提供者：weixin_42131705

  1. spam-filter-with-naive-bayes：使用多名词朴素贝叶斯算法构建垃圾邮件SMS过滤器-源码

  2. 天真贝叶斯垃圾邮件过滤器 使用多名词朴素贝叶斯算法构建垃圾邮件SMS过滤器 链接到Jupyter Notebook： 该项目致力于使用已经被人类分类的5,572条SMS消息的数据集来构建垃圾邮件过滤器。 数据集的80％被用作训练集，而20％被用作测试集。 “过滤器”实现了98.7％的分类精度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-14
    • 文件大小：214016
    • 提供者：weixin_42125826

  1. DebugViewer：超级轻量级​​的游戏内窗口调试器，可从控制台窗口中消除大量垃圾邮件和注意力-源码

  2. 调试查看器 资料下载 | 概括 Debug Viewer是一个非常轻量级的变量查看器，内置在统一游戏窗口中，可以消除对控制台的过度使用，并可以更轻松地直接查看变量。 这是通过对显示的所有数据进行分类，并通过显示和隐藏的切换按钮来实现的，以使其保持干净，容易和简单。 用法 有3个主要类别可供使用。 DebugViewer.cs是运行调试所需的MonoBehaviour。 这也是包含添加调试信息的方法的类。 DebugCatergory.cs是用于存储所有类别信息的类，包括绘制位置和信息列表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：41984
    • 提供者：weixin_42108948

  1. nlp_projects：自然语言处理中的项目：从基础学习到新闻分类等高级项目，再到创建聊天机器人并预测书中的下一个单词-源码

  2. 自然语言处理 NLP的项目 00. Twitter情绪 NLTK-spacy的用法 具有Spacy的命名实体识别，词汇和短语匹配 使用nltk的Wordcloud和情感分析 格式化pdf文件 01.新闻文本分类 在Sklearn中使用LR模型进行文本分类（来自Kaggle） 从零开始的平均倒数排名（MRR） 在Sklearn中使用随机森林模型进行文本分类 02. Stackexchange文本分类器[c1] 来自nltk的标记化，词干化，TF-IDF的示例 计数器，排序，AST的示例 从头

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-13
    • 文件大小：495976448
    • 提供者：weixin_42122306

  1. Python项目-源码

  2. 我的Python数据科学项目： ：在此项目中，我尝试为Kaggle项目的样本（泰坦尼克号的沉没）构建工作流程，以便将来可以在其他Kaggle项目中采用相同的模式 ：在这个项目中，我试图使用k近邻算法和具有不同数量神经元和不同隐藏层的神经网络对手写数字问题进行分类。 ：在这个项目中，我使用并比较了线性回归，决策树回归和随机森林算法来预测自行车租赁。 我还尝试找到最佳参数以防止过度拟合并获得良好结果。 此项目是关于使用线性回归模型来预测S＆P500指数的每日价格。 也只进行提前一天的预测。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：weixin_42124743

  1. MiZGiR：项目MiZGiR-源码

  2. 并非地球上的所有居民都能理解垃圾堆积的程度。 垃圾无处不在-这些是土地和水的一部分。 MiZGiR项目-在“ Trashed”项目的框架内，制作一张公开地图，其中标明所有消费废物和生产废物。 将来，这将使“ TrashedDAO”的所有参与者能够以一种全球友好的方式进行分类和寻找解决方案。 该地图将列出所有未分类的“已删除邮件”，供公众确认，我们可以确认。 但是，其中许多未显示，但是这些操作仍在开发中。 如果您确认有其他未分类的“已删除邮件”，请在Telegram 发送一条消息，包含该位置

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-11
    • 文件大小：373760
    • 提供者：weixin_42119281

  1. 可爱的项目-源码

  2. 可爱的项目 作为CUNY SPS数据科学硕士计划的一部分，已完成了一系列个人和协作数据科学与机器学习工作。 R，Python，Jupyter笔记本，使用Dash部署的应用，RShiny 应用程序，仪表板和可视化 screener -Coinbasepro API的Dash应用程序界面，带有交互式图形和筛选器表。 一个Dash应用程序，使用来自纽约市街头树木普查的数据评估树木的健康状况。 app-一个RShiny应用程序，通过健康状况探索美国各州的粗死亡率。 通过关注设计原则的ggp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：19922944
    • 提供者：weixin_42173218

  1. spampy：具有使用SVM的机器学习的垃圾邮件过滤模块（支持向量机）-源码

  2. 饱满的 使用SVM进行机器学习的垃圾邮件过滤模块。 spampy是使用Support Vector Machines的分类器，该分类器尝试对给定的原始电子邮件是否为垃圾邮件进行分类。 支持向量机（SVM）是带有相关学习算法的监督学习模型，该算法分析用于分类和回归分析的数据。 给定一组训练示例，每个训练示例都标记为属于两个类别中的一个或另一个，则SVM训练算法会构建一个模型，该模型将新示例分配给一个类别或另一个类别，使其成为非概率二进制线性分类器。 如今，许多电子邮件服务都提供了垃圾邮件过滤

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：569344
    • 提供者：weixin_42127748

  1. 垃圾邮件处理者：:incoming_envelope:垃圾邮件检测器-源码

  2. :incoming_envelope: 垃圾邮件发送者 :postbox: 垃圾邮件检测器 概要 文本挖掘是一个广阔的领域，随着生成的大量文本数据而越来越受欢迎。 使用机器学习模型已经完成了一些应用程序的自动化，例如情感分析，文档分类，主题分类，文本摘要和机器翻译。 垃圾邮件过滤是文档分类任务的一个示例，该任务涉及将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件（又名火腿）。 在这个项目中，我将以使用Python和可公开获得的邮件语料库的教程的形式，介绍如何实现这种系统的不同步骤。 输出将是一个AP

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：44040192
    • 提供者：weixin_42119866

  1. ml-projects：基于ML的项目，例如垃圾邮件分类，时间序列分析，使用随机森林进行文本分类，深度学习，贝叶斯，Python中的Xgboost-源码

  2. ml-projects：基于ML的项目，例如垃圾邮件分类，时间序列分析，使用随机森林进行文本分类，深度学习，贝叶斯，Python中的Xgboost

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：9216
    • 提供者：weixin_42117224

  1. 使用Python进行机器学习：用于理解核心概念的小型机器学习项目。 给星星:glowing_star:如果有帮助的话。 奖金：面试银行来了..！-源码

  2. Python机器学习 小型机器学习项目，以了解核心概念（顺序：从最早到最新） 使用带有新闻组20数据集的潜在Dirichlet分配进行主题建模，并使用Python和Scikit-Learn实现 在MNIST数据集上实现了用Keras构建的简单神经网络 使用线性回归的Google股票价格预测 实现了一个简单的社交网络来学习Python基础 实施Naives Bayes分类器以过滤SpamAssasin公共语料库上的垃圾邮件 使用Keras和Scikit-Learn的银行数据集的客户流失预测模型

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-03
    • 文件大小：751616
    • 提供者：weixin_42109545

  1. 自动打火机：:vulcan_salute:训练人工智能为您玩打火机-源码

  2. Auto-Tinder-训练AI为您滑动火种 Auto-tinder的创建是为了使用Tensorflow和Python3来训练API，该API可以了解您的兴趣并自动为您玩火种刷卡游戏。 在本文档中，我将解释创建自动绑定所需的以下步骤： 分析tinder网页以找出tinder内部API调用的内容，在重构API调用并分析其内容 在python中建立一个API包装器类别，并使用Tinder API进行喜欢/不喜欢/比赛等。 下载一堆附近人的图像 编写一个简单的鼠标单击分类器来标记我们的图像 开发

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-01
    • 文件大小：112197632
    • 提供者：weixin_42097508

  1. Ml_Project:我的ML旅程计划-源码

  2. 项目 在这里，我列出了我在探索机器学习时所做的所有项目。 项目清单 垃圾邮件检测器数据集链接（ ） 心脏病分类器数据集链接（ ） BullDozer回归器数据集链接（ ）

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42105816

  1. spam-classifier:贝叶斯垃圾邮件分类器-源码

  2. 垃圾邮件分类器 在此项目中，我将使用朴素贝叶斯（Naive Bayes）创建一个可以将SMS归类为垃圾邮件或非垃圾邮件（火腿）的模型。 目的是模仿人类使用朴素贝叶斯发现这些消息的能力。 这是一个二进制分类，表示它是垃圾邮件或不是垃圾邮件。 Udacity在其NLP课程中提供了以下项目。 模型 朴素贝叶斯算法在分类任务中应用概率计算。 该算法属于监督机器学习算法，在该算法下，我们可以训练一组数据并根据它们的类别对其进行标记。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：427008
    • 提供者：weixin_42134054
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