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搜索资源列表

  1. 用贝叶斯分类器实现垃圾邮件分类器(C版本和Java版本)

  2. 这是我研究生的一个作业，要用贝叶斯分类器去实现垃圾邮件的分类。 第一次是用c语言实现。 第二次用Java，并且用了哈希表，用以保证其计算速度

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2009-05-28
    • 文件大小：631808
    • 提供者：agate2020

  1. KNN简单邮件分类器

  2. 自己用JAVA实现的一个简单的邮件分类器，将邮件分为正常邮件与垃圾邮件

  3. 所属分类：Java

    • 发布日期：2010-04-23
    • 文件大小：121856
    • 提供者：sheila09

  1. 垃圾邮件分类器的R代码

  2. 用R代码写的垃圾邮件分类器，可以有效识别垃圾邮件

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2014-08-23
    • 文件大小：14336
    • 提供者：summerxy1117

  1. 朴素贝叶斯分类器

  2. 程序利用python实现了朴素贝叶斯分类器，根据训练语料数据对给出的测试数据预测对应邮件内容的作者， 并给出了分类器预测准确率。 nb_author_id.py为分类器实现，email_preprocess为语料预处理

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2016-02-16
    • 文件大小：2048
    • 提供者：sabrina_living

  1. 基于朴素贝叶斯方法的垃圾邮件分类器

  2. 包含25封正常邮件、25封垃圾邮件以及分类器源代码，适合ML初学者使用

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-03-01
    • 文件大小：13312
    • 提供者：hey___man

  1. 朴素贝叶斯邮件分类器(包括源代码和数据)

  2. 朴素贝叶斯算法实现的邮件分类器，其中包括代码和数据。文章链接为：https://blog.csdn.net/J__Max/article/details/82965180

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-08
    • 文件大小：3145728
    • 提供者：j__max

  1. 朴素贝叶斯-垃圾邮件分类

  2. 朴素贝叶斯法是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类的方法。对于给定的训练数据集，首先基于特征条件独立假设学习输入输出的联合概率分布。然后基于此模型，对于给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出y。笔者找到了较好的数据集，通过处理数据，将垃圾邮件向量化并训练模型，得到了较好的训练结果。同时，通过尝试不同分类器的效果，笔者也做出了统计图用于比较优劣。

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2020-12-07
    • 文件大小：293601280
    • 提供者：taozhiyaoyao121

  1. 朴素贝叶斯分类器

  2. 简介 朴素贝叶斯分类器是基于贝叶斯公式的概率分类器，是建立在独立性假设基础上的。 　 贝叶斯公式可以把求解后验概率的问题转化为求解先验概率的问题，一般情况下后验概率问题 难以求解。例如；一封邮件是垃圾邮件的概率。通过贝叶斯公式可以把这个难解的问题转化为；计算垃圾邮件们各种特征出现的概率以及垃圾邮件出现的概率。因此朴素贝叶斯可以通过对已经掌握的“经验”(数据)的学习来预测一个很有价值的分类结果。 引入独立性假设 分类器最终的输出；选择最大概率的分类作为预测结果。 Python实现 导

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：96256
    • 提供者：weixin_38694541

  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. 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-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. 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. 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. simple-spam-classifier：一个包含scikit-learn + nltk的NLP分类器的Flask应用-源码

  2. 简单垃圾邮件分类器 这是一个使用python的简单垃圾邮件分类器的系统（理论上可以用于任何二进制分类器，但只会返回SPAM / HAM标签）。 当前，此系统将SPAM定义为0，将HAM定义为1。分类器使用scikit-learn包。分类器使用scikit-learn包。 它有5个可用的分类器，每次对其进行训练时，它将搜索模型的最佳参数。 对于NGram，它同时使用unigram和bigram。 如有必要，您可以更改搜索参数。 具有〜10000个训练数据和测试数据的单个MultinomialNB分

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：37888
    • 提供者：weixin_42174098

  1. 用贝叶斯分类器实现垃圾邮件分类器(C版本和Java版本)

  2. 这是我研究生的一个作业，要用贝叶斯分类器去实现垃圾邮件的分类。 第一次是用c语言实现。 第二次用Java，并且用了哈希表，用以保证其计算速度

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：631808
    • 提供者：kandy_000
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