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搜索资源列表

  1. 基于文本的贝叶斯邮件过滤器

  2. 基于PU1 语料库的垃圾邮件过滤器 特征选择使用的是文档频率和互信息的方法

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2009-06-18
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：jin584930459

  1. 垃圾邮件语料库（正常邮件）

  2. 垃圾邮件语料库（正常邮件），实验室课题组使用

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2008-06-14
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：hitszma

  1. 垃圾邮件语料库（垃圾邮件）

  2. 垃圾邮件语料库（垃圾邮件），实习课题组使用

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2008-06-14
    • 文件大小：4194304
    • 提供者：hitszma

  1. 垃圾邮件语料库

  2. 中国教育和研究计算机紧急响应 垃圾邮件语料库

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2012-06-21
    • 文件大小：12582912
    • 提供者：lxy81

  1. 垃圾邮件语料库（垃圾邮件）新

  2. 垃圾邮件语料库（垃圾邮件）新 垃圾邮件语料库（垃圾邮件）新

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2008-11-07
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：hitszma

  1. 垃圾邮件语料库（正常邮件）新

  2. 大约9000多正常邮件，垃圾邮件语料库（正常邮件）新

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2008-11-07
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：hitszma

  1. 供垃圾邮件分类的中文邮件语料库

  2. 从外网中得到的56m中文邮件语料，供垃圾邮件分类的数据集

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2017-05-24
    • 文件大小：12288
    • 提供者：matherwc

  1. 反垃圾邮件语料库（垃圾邮件&正常邮件）

  2. 如题，希望对大家能有帮助！里面东西很详细！

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2009-04-10
    • 文件大小：14680064
    • 提供者：chairmanyuu

  1. SpamEmailDetector.rar

  2. 老师写的垃圾邮件过滤器（仅包含生成语料库和数据标记过程，剩下的我们自己写，博客机器学习实战笔记6——贝叶斯方法里有提到） 还有垃圾邮件的训练样本，测试样本

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2020-05-06
    • 文件大小：215040
    • 提供者：weixin_44916097

  1. 垃圾邮件或非垃圾邮件-源码

  2. 禁止网络钓鱼：使用深度学习检测鱼叉式网络钓鱼攻击 预读 文本分类背后的一个关键思想是文档表示。 我们最初的方法包括简单的CountVectorizer和TF-IDF Vectorizer。 我们处理电子邮件文档，并将词汇的计数/分数传递到我们的分类器中。 我们可以更进一步，将我们的文档表示为一系列嵌入了语义（使用某种概率性技术）的“单词向量”。 创建单词向量是获取大量文本语料并为每个单词创建向量的过程，以使在语料库中共享公共上下文的词在向量空间中彼此紧邻。 一种简单的方法是将每个单词作为整

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-12
    • 文件大小：29360128
    • 提供者：weixin_42134143

  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. 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. text-classification-cn：中文文本分类实践，基于搜狗新闻语料库，采用传统机器学习方法以及预训练模型等方法-源码

  2. 文字分类 文本分类（文本分类）是自然语言处理中的一个重要应用技术，根据文档的内容或主题，自动识别文档所属的预先定义的类别标签。文本分类是很多应用场景的基础，某些垃圾邮件识别，舆情分析，情感识别，新闻自动分类，智能客服机器人的合并分类等等。此处分为两个部分： 第1部分：基于scikit学习机器学习的Python库，对比几个传统机器学习方法的文本分类 第2部分：基于预训练词向量模型，使用Keras工具进行文本分类，用到了CNN 本文语料：，密码：P9M4。更多新闻标注语料，。 预训练词向量模型来自

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：212972
    • 提供者：weixin_42101237

  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.  基于改进信息增益的垃圾邮件过滤研究

  2. 信息增益是文本分类中一种有效的特征项选择方法，针对垃圾邮件过滤中的特征项选择问题，提出了一种改进的信息增益方法提取特征词，并采用了最小风险贝叶斯的决策方法，最后在英文语料库上进行实验，实验结果表明改进后的方法降低了过滤器对合法邮件的误判。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-30
    • 文件大小：577536
    • 提供者：weixin_38681301

  1. CSCI-544:CSCI 544-源码

  2. CSCI 544：应用自然语言处理 在家工作 姓名 描述 语言能力 图书馆 1个 使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 实现朴素贝叶斯分类器并将其应用于二进制文本分类任务（即，垃圾邮件检测） Python 不适用 2个 序列标记 将对话行为分配给来自语料库的会话中的话语序列 Python crfsuite 3 NLP深度学习 为词性标记实现序列到序列递归神经网络（RNN）模型 Python 火炬

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-27
    • 文件大小：372736
    • 提供者：weixin_42139429