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搜索资源列表

  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. 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. plino:基于https的基于Flask的垃圾邮件过滤系统-源码

  2. 使用自定义的朴素贝叶斯分类器构建的智能垃圾邮件过滤系统 :play_button: 您可以在尝试一下 该应用程序直接基于我在上所做的工作构建 目录 演示版 有关更多屏幕截图 桌面检视 流动检视 REST API使用 是的，我们确实为我们的服务提供了API ！ 使用curl 一般语法 $ curl -H " Content-Type: application/json " -X \ POST -d \ ' {"email_text":"SAMPLE EMAIL TEXT"} ' \

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-11
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：weixin_42157567

  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

  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. 垃圾邮件分类器-源码

  2. 使用朴素贝叶斯的垃圾邮件分类器 垃圾邮件检测是NLP的主要应用之一。 所有主要的电子邮件服务提供商都内置了垃圾邮件检测系统，并将这些邮件自动分类为“垃圾邮件”。 在这里，基于我们对模型的训练，朴素贝叶斯算法用于创建一个模型，该模型可以将数据集SMS消息分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 能够识别垃圾邮件是一个二进制分类问题，因为邮件被分类为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”，别无其他。 同样，这是一个有监督的学习问题，正如我们知道要预测的那样。 我们将标记的数据集输入模型中，以供将来进行预测，该模型可以

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-02
    • 文件大小：14336
    • 提供者：weixin_42157166

  1. 垃圾邮件：通过逻辑回归的垃圾邮件分类器-源码

  2. 垃圾邮件 通过逻辑回归的垃圾邮件分类器 注意：我下载的电子邮件数据集太大，无法在GitHub上上传（> 25 MB），因此我将其分为两个单独的文件：“ data / train_1.csv”和“ data / train_2.csv”。 如果希望运行代码，则应分别加载每个文件，然后将它们组合，如下所示： emails_1 = pd.read_csv（'data / train_1.csv'） emails_2 = pd.read_csv（'data / train_2.csv'） 电

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：weixin_42142062

  1. RNN-垃圾邮件分类-源码

  2. RNN-垃圾邮件分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：35840
    • 提供者：weixin_42129113

  1. 文本反垃圾邮件：商用级垃圾文本分类器-源码

  2. 产品级垃圾文本分类器 注意事项： 垃圾文本分类器所用到的张量流版本为2.2.0。 tensorlayer请下载最新版本，建议从GitHub源码下载。 任务场景 文本反垃圾是网络社区应用非常常见的任务。因为各种利益关系，网络社区通常都很难避免地会涌入大量骚扰，*，欺诈骗等垃圾信息，扰乱社区秩序，伤害用户体验。这些信息往往隐晦，多变，传统规则系统或正则表达式表达式匹配关键字难以应对。通常情况下，文本反垃圾离不开用户行为分析，本章只针对文本内容部分进行讨论。 为了躲避平台监测，垃圾文本常常会使用火

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-21
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42171132

  1. SMS_SPAM_CLASSIFIER：我使用了NLTK库中的技术，并在此垃圾邮件分类器中实现了这些技术-源码

  2. SMS_SPAM_CLASSIFIER 我使用了NLTK库中的技术，并在此垃圾邮件分类器中实现了这些技术

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-17
    • 文件大小：29696
    • 提供者：weixin_42125770

  1. 垃圾邮件分类-源码

  2. 垃圾邮件分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：28311552
    • 提供者：weixin_42130889

  1. 垃圾邮件分类器：开发分类器以过滤垃圾邮件-源码

  2. 垃圾邮件分类器：开发分类器以过滤垃圾邮件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-16
    • 文件大小：570368
    • 提供者：weixin_42134144

  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. SMS_Spam_Classifier：垃圾邮件分类器-源码

  2. SMS_Spam_Classifier：垃圾邮件分类器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-10
    • 文件大小：212992
    • 提供者：weixin_42166105

  1. ml-垃圾邮件分类-源码

  2. 如何开始： 克隆此存储库并输入。 python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 如何训练模型： 使用以下布局将您喜欢的数据集放置在data目录中： 目录布局： data/ dataset_name/ ham/ ＃在此处放置火腿/干净的邮件样本。 spam/ ＃将垃圾邮件样本放在此处。 邮件可以分为多个子目录（例如，“ data / dataset_name / spam

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：10240
    • 提供者：weixin_42131541

  1. klassify：基于Redis和PythonTornado的贝叶斯文本分类服务-源码

  2. 克拉斯菲 基于Redis的文本分类服务，带有实时Web界面。 什么是文字分类 文本分类，文档分类或文档分类是图书馆学，信息科学和计算机科学中的一个问题。 任务是将文档分配给一个或多个类或类别。 现实世界中有许多文档分类器的用例： 垃圾邮件过滤器 网页分类 新闻和主题分类 情绪分析 演示版 正在安装 sudo pip install klassify 如果您没有nltk语料库，则需要运行以下命令： python -c 'import nltk; nltk.download("stopwords

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：283648
    • 提供者：weixin_42109925

  1. sms-spam-filter-using-hortonworks：使用Watson Studio Local在HDP上构建垃圾邮件过滤器模型-源码

  2. 使用IBM Watson Studio Local在Hortonworks Data Platform上发现，训练和部署垃圾邮件过滤器模型 该代码模式的目的是演示数据科学家如何利用IBM的Watson Studio Local（以前称为Data Science Experience Local或DSX）利用Hortonworks Data Platform（HDP）的远程Spark集群和计算环境来训练和部署垃圾邮件过滤器模型。本地）。 垃圾邮件过滤器是使用自然语言处理和机器学习算法构建的分类模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：weixin_42105570

  1. 垃圾邮件分类-源码

  2. 垃圾邮件分类 K最近邻居分类器： Accuracy: 93.x% 决策树分类器： Accuracy: 93-94% 朴素贝叶斯分类器： Accuracy: 96.x% Ada-Boost分类器： Accuracy: 96.x% 支持向量机： Accuracy: 97.x% 随机森林分类器： Accuracy: 97-98.x% 调整参数可能会导致结果变化

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_42179184

  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
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