垃圾邮件分类识别第14页

吴恩达机器学习视频笔记——简单知识背景

1、生活的机器学习：电脑区分垃圾邮件淘宝的智能推荐照相时候的美颜什么是人工智能：ArthurSamuel(1959):部分特定代码赋予计算机自动学习的能力。

xclhs·2023-02-02 10:42

WordPress建站之如何从恶意重定向恶意软件黑客攻击中恢复

恶意重定向通常会将毫无戒心的站点访问者带到垃圾邮件站点，甚至可能会用难以消除的恶意软件感染用户计算机的站点。

·2023-02-01 15:27

利用贝叶斯公式通过python过滤垃圾邮件

朴素贝叶斯公式朴素贝叶斯公式也可以简写为：转载请注明出处：Michael孟良其中:P(A)叫做A事件的先验概率，即一般情况下，认为A发生的概率。P(B|A)叫做似然度，是A假设条件成立的情况下发生B的概率。P(A|B)叫做后验概率，在B发生的情况下发生A的概率，也就是要求的概率。P(B)叫做标准化常量，即在一般情况下，认为B发生的概率。理解朴素贝叶斯假设现在有一堆邮件，正常邮件的比例是80%，垃圾

Michael孟良·2023-02-01 13:39

模式识别 | Python实现DNN深度神经网络模式分类识别

模式识别|Python实现DNN深度神经网络模式分类识别目录模式识别|Python实现DNN深度神经网络模式分类识别识别效果基本介绍程序设计结果汇集参考资料识别效果基本介绍Python实现DNN深度神经网络模式分类识别

机器学习之心·2023-02-01 11:54

boomfilter

应用场景：网页爬虫对URL的去重，避免爬取相同的URL地址；反垃圾邮件，从数十亿个垃圾邮件列表中判断某邮箱是否垃圾邮箱（同理，垃圾短信）；缓存击穿，将已存在的缓存放到布隆中，当黑客访问不存在的缓存时迅速返回

有只年糕·2023-01-31 21:36

第三章.逻辑回归—逻辑回归

1.应用场景：1).分类：垃圾邮件分类预测肿瘤是良性还是恶行预测某人的信用是好是坏2.Sigmoid/LogisticFunction1).Sigmoid/Logistic函数：2).预测函数：将g(x

七巷少年^ω^·2023-01-31 13:37

python 坑（一）

路径问题近来在学python，用tf里面的mnist实现了0-9图片分类识别，但是他给出的例子都是直接调用mnist读取数据，就想着自己试一试从自己的原始图片如何开始做分类。

杨连坤·2023-01-31 06:32

NMS（非极大值抑制）

例如在行人检测中，滑动窗口经特征提取，经分类器分类识别后，每个窗口都会得到一个分数。但是滑动窗口会导致很多窗口与其他窗口存在包含或者大部分交叉的情况。

无码不欢的我·2023-01-30 13:17

One-Error多标签分类_独家 | 机器学习中的四种分类任务

一个简单易懂的例子是将电子邮件分为“垃圾邮件”或“非垃圾邮件”。在机器学习中，你可能会遇到许多不同类型的分类任务，并且每种模型

weixin_39863918·2023-01-30 11:02

吴恩达机器学习课程笔记（11-18章）

第十一章11.1确定执行的优先级垃圾邮件分类器算法：为了解决这样一个问题，我们首先要做的决定是如何选择并表达特征向量xxx。

最爱吃兽奶710·2023-01-30 08:24

mmcls多标签分类实战（一）：制作多标签数据

Multi-Label：多标签分类指当图片或者文本存在多个属性时，多标签分类能够对一张图片中的多个属性进行分类识别。下面将用mmclassification框架完成一次多标签分类实战。

小小小绿叶·2023-01-27 07:09

开启数据挖掘及数据分析学习之旅

决策可以是预测明天的天气、拦截垃圾邮件、检测网站的语言或者约会网站上发现新的恋爱对象等。数据挖掘设计算法、统计学、工程学、最优化理论和计算机科学相关领域的知识。

羽恒·2023-01-27 03:17

C++判断ip地址和子网掩码是否有效并统计分类

题目描述请解析IP地址和对应的掩码，进行分类识别。要求按照A/B/C/D/E类地址归类，不合法的地址和掩码单独归类。

零岁的我·2023-01-26 21:21

Python基于ImageAI实现完整的流程：数据集构建、模型训练、识别预测

yishuihancheng.blog.csdn.net之前我介绍了ImageAI模块，以及基于官方预训练得到的模型进行了简单的识别分析，整体的流程都是比较简单的，今天想要基于ImageAI模块来完整地实现整个图片分类识别的流程

Python中文社区·2023-01-26 15:59

朴素贝叶斯——机器学习总结

朴素贝叶斯基础知识概念优缺点一般过程利用python进行文本分类准备数据训练算法测试算法示例1：使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件一般步骤准备数据：切分文本测试算法：使用朴素贝叶斯进行交叉验证示例2：使用朴素贝叶斯分类器从个人广告中获取区域倾向一般步骤收集数据

古月哥欠666·2023-01-26 13:30

【毕业设计】深度学习中文文本分类（新闻分类情感分类垃圾邮件分类）

文章目录0简介1前言2中文文本分类3数据集准备4经典机器学习方法4.1分词、去停用词4.2文本向量化tf-idf4.3构建训练和测试数据4.4训练分类器4.4.1logisticregression分类器4.5RandomForest分类器4.6结论5深度学习分类器-CNN文本分类5.1字符级特征提取6最后0简介Hi，大家好，这里是丹成学长的毕设系列文章！对毕设有任何疑问都可以问学长哦!这两年开始

caxiou·2023-01-26 07:03

《机器学习实战》读书笔记：第一章机器学习基础

朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机、AdaBoost非均衡分类问题：训练样本某个分类的数据多于其他分类的数据第一章机器学习基础机器学习：利用计算机来彰显数据背后的真实含义人脸识别、手写数字识别、垃圾邮件过滤

funnything2014·2023-01-26 07:30

机器学习—基于概率论的分类方法朴素贝叶斯

先验概率4、后验概率5、朴素贝叶斯分类器6、基于朴素贝叶斯分类器的案例7、拉普拉斯修正文档分类问题1、准备数据：从文本中构建词向量2、训练算法：从词向量计算概率3、测试算法：根据现实情况修改分类器过滤垃圾邮件问题

whh_0509·2023-01-24 11:24

【机器学习】从一个风控案例讲起-古老而经典的朴素贝叶斯

一、从一个案例讲起假如我们的目标是判断邮件是否是垃圾邮件，邮件内容是【代开增值税发票4533224】，那么我们要怎么做呢？

风度78·2023-01-24 11:17

吴恩达|机器学习作业目录

多变量线性回归2.0Logistic回归2.1正则化的Logistic回归3.0逻辑回归解决多元分类3.1前馈神经网络4.0神经网络反向传播（BP算法）5.0偏差与方差6.0支持向量机(SVM)6.1SVM建立垃圾邮件分类器

学吧学吧终成学霸·2023-01-21 08:48

m基于HMM和博弈模型的LSTM互联网情感词性分类识别matlab仿真

目录1.算法描述2.仿真效果预览3.MATLAB核心程序4.完整MATLAB1.算法描述传统的情感分析研究大多立足于解决主观性文本的情感分类问题，面向复杂交互式文本的情感演化分析却力所不逮．本文以天涯论坛短文本中文在线评论为研究对象，首先提出一种高效的情感计算框架捕捉在线评论所蕴含的情感倾向；然后将情感计算和博弈论相结合提出情感演化预测算法，以混合纳什均衡策略作为交互行为的预测结果；最后在大规模评

我爱C编程·2023-01-18 18:37

Andrew Ng机器学习公开课笔记 -- 朴素贝叶斯算法

/cs229-notes2.pdf前面讨论了高斯判别分析，是一种生成学习算法，其中x是连续值这里要介绍第二种生成学习算法，NaiveBayes算法，其中x是离散值的向量这种算法常用于文本分类，比如分类垃圾邮件首先

weixin_33831196·2023-01-18 17:08

【CS229笔记】Naive Bayes朴素贝叶斯算法

为了讲解朴素贝叶斯算法，我们设想决定设计一个电子邮件垃圾邮件过滤器，我们希望对邮件进行分类。这个

TKROOS8·2023-01-18 17:31

机器学习1-神经网络-手写数字识别-调库-2020-12-01

请完成该数据集的分类识别。#要求：可以用自己写的神经网络函数代码，也可以调用相关神经网络库函数。库函数导入，数据集的加载，适当缩放特征；#将数据集随机分成训练集和测试集；#调

你不温柔·2023-01-18 16:39

机器学习之神经网络（五）手写数字识别案例调库实现

请完成该数据集的分类识别。可以用自己写的神经网络函数代码，也可以调用相关神经网络库函数。

繁华三千东流水·2023-01-18 16:38

机器学习--逻辑回归的原理与基础实现

LR分类器适用于各项广义上的分类任务，例如：评论信息的正负情感分析（二分类）、用户点击率（二分类）、用户违约信息预测（二分类）、垃圾邮件检测（二分类）、疾病预测（二分类）、用户等级分类（多分类）等场景。

胜天半月子·2023-01-18 14:10

基于深度学习的自然语言处理笔记

更具体地说，我们设计了一个算法，算法的输入是一组有标签的样例(比如，这组邮件是垃圾邮件，另一组不是)，输出是一个接收实例(邮件)，产生期望标签(是否是垃圾邮件)的函数。

weixin_42003117·2023-01-18 13:36

《模式识别原理及工程应用》一1.3　模式识别系统

1.数据获取为了使计算机能够对各种现象进行分类识别，要用计算机可以运算的符号来

weixin_33971977·2023-01-18 09:50

深度学习的兴起与流行原因.

比如说准确率体现在垃圾邮件过滤或者广告点击预测，或者是神经网

忘川之水&·2023-01-17 17:39

马尔科夫随机场做图像分割

通过查阅资料后，发现贝叶斯分类器可以在图像分割，垃圾邮件判别，以及天气预测和机器学习等方向都有着非常强大的作用。（2）自己工作的主要描述马尔科夫随机场做图像分割。

李逍遥敲代码·2023-01-17 12:11

机器学习——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯文章目录朴素贝叶斯算法简介Python相关语法项目案例1-屏蔽社区留言板的侮辱性言论项目案例2:使用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件项目案例3:使用朴素贝叶斯从个人广告中获取区域倾向sklearn我们假设特征之间相互独立

Aure219·2023-01-16 17:36

1-吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程，监督学习

(强推|双字)2022吴恩达机器学习Deeplearning.ai课程【公开课】最新斯坦福李飞飞cs231n计算机视觉课程【附中文字幕】AI应用搜索引擎社交图片分享，分类电影推荐语音识别垃圾邮件识别气候变化优化风力发电医疗诊断工业质检自动驾驶通用

愚昧之山绝望之谷开悟之坡·2023-01-16 17:33

R语言机器学习篇——逻辑回归1（二分类）

一逻辑回归概念在监督学习中存在大量关于“是与否”的二分类问题，以过滤垃圾邮件为例，假设响应变量只有两种可能取值（既0和1），此时该变量称为虚拟变量或是哑变量。线性概率模型一般并不适合作预测。

zarzzzz1·2023-01-16 13:58

贝叶斯定理

(H|X)=\frac{P(X|H)P(H)}{P(X)}P(H∣X)=P(X)P(X∣H)P(H)以上是一个特征的例子，如果特征多个的情况下会使得统计量巨大如下图所示的一组数据，如果需要计算办证对于垃圾邮件的影响

是忘生啊·2023-01-16 09:21

机器学习+模式识别学习总结（六）——特征选择与特征提取

一、特征提取与选择任务定义：得到实际对象的若干具体特征之后，再由这些原始特征产生对分类识别最有效、数目最少的特征。使在最小维数特征空间中异类模式点相距较远，同类模式点相距较近。

尼笛芽在努力·2023-01-16 09:27

自然语言处理（NLP）中多标签分类的方法

二分类是指将一组文本分成两个类(0或1),比较常见的应用如垃圾邮件分类、电商网站的用户评价数据的正负面分类等,多分类是指将文本分成若干个类中的某一个类,比如说门户网站新闻可以归属到不同的栏目中(如政治、

马大哈先生·2023-01-15 15:38

基于TensorFlow的CNN模型——猫狗分类识别器（二）之数据预处理

注意：这是一个完整的项目，建议您按照完整的博客顺序阅读。目录一、对数据集进行预处理（1）设计一个预处理程序（2）设计一个数据存储对象（3）设计一个转换程序（4）设计一个可视化程序一、对数据集进行预处理在第一步，我们要对数据集进行一些处理，主要任务是“将数据集文件处理成可读取到内存进行特征学习的数据对象（DataSets）”。我们分析该任务，可以归纳出该阶段工作的主要步骤：步骤主要任务（1）设计一个

魔法攻城狮MRL·2023-01-15 10:47

使用Python+TensorFlow2构建基于卷积神经网络（CNN）的ECG心电信号识别分类（四）

本篇文章我们将正式开始利用深度学习对心电信号进行分类识别。卷积神经网络不论是传统机器学习，还是深度学习，分类的依据都是不同类别的数据中包含的不同特征。

执执执念·2023-01-15 01:08

传统目标识别方法的综述

传统目标识别算法一般由以下三个步骤组成：预处理、特征提取、分类识别。通常，图像预处理分为图像去噪和图像增强。

@hero.天帝·2023-01-14 12:56

基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（三） -- 训练、测试

系列文章：基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（一）--数据集原图获取与标注基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位（二）--yolov5运行环境搭建及label格式转换基于Yolov5目标检测的物体分类识别及定位

红颜如霜·2023-01-14 09:03

机器学习实战(基于scikit-learn和TensorFlow)学习心得(2)--机器学习系统的分类

机器学习系统的分类第一种分类方法:是否有人监督学习监督学习:每个被用于学习的数据都有其相应的类型,机器从每种类型的数据中总结出各自类型的特点用于进行判断.垃圾邮件过滤器就是典型的监督学习,训练程序的邮件都被告知了其是不是垃圾邮件

带刀的骑士·2023-01-14 09:39

[python机器学习及实践(2)]Sklearn实现朴素贝叶斯

它经常被应用在文本分类中，包括互联网新闻的分类，垃圾邮件的筛选。2.例子：新闻分类数据：18846条新闻，标签为0-19个数字，一共20类。某

weixin_33762321·2023-01-14 07:13

分类预测 | Python实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征数据分类预测

Python实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征数据分类预测基本描述模型描述程序设计参考资料基本描述Python实现CNN-SVM卷积支持向量机多特征数据分类预测模型描述基于数据驱动的机器学习方法特征进行分类识别算法有

机器学习之心·2023-01-13 17:20

基于轻量级CNN的WHDLD多标签遥感分类识别系统

接下来就是需要基于该数据集来开发构建多标签分类识别

Together_CZ·2023-01-12 22:50

检测用户命令序列异常——使用LSTM分类算法【使用朴素贝叶斯，类似垃圾邮件分类的做法也可以，将命令序列看成是垃圾邮件】...

通过搜集Linux服务器的bash操作日志，通过训练识别出特定用户的操作习惯，然后进一步识别出异常操作行为。使用SEA数据集涵盖70多个UNIX系统用户的行为日志，这些数据来自UNIX系统acct机制记录的用户使用的命令。SEA数据集中每个用户都采集了15000条命令，从用户集合中随机抽取50个用户作为正常用户，剩余用户的命令块中随机插入模拟命令作为内部伪装者攻击数据。其中训练集合大小为80，测试

djph26741·2023-01-12 18:34

机器学习与深度学习入门篇

3.机器学习的应用（1）分类问题图像识别、垃圾邮件识别。（2）回归问题股价预测、房价预测。（3）排序问题点击率预估、推荐。（4）生成问题图像生产、图像风格转换、图像文字描述生成。

沉浮一香蕉·2023-01-11 19:07

机器学习入门笔记1

——汤姆·米切尔，1997例如，你的垃圾邮件过滤器就是一个机器

weixin_43708775·2023-01-11 11:08

CUB-200鸟类数据集

该数据集由加州理工学院在2010年提出的细粒度数据集，也是目前细粒度分类识别研究的基准图像数据集。

hxxjxw·2023-01-10 19:16

模式分类识别 | Python实现基于LSTM-CNN的深度学习模式分类识别

模式分类识别|Python实现基于LSTM-CNN的深度学习模式分类识别目录模式分类识别|Python实现基于LSTM-CNN的深度学习模式分类识别文章概述模型描述程序设计文章小结文章概述机器学习方法在很大程度上依赖于启发式手动特征提取人类活动识别任务

小橘算法屋·2023-01-10 13:03

聚类（KMeans）

比如Gmail邮箱里有垃圾邮件分类器，一开始的时候可能什么都不过滤，在日常使用过程中，我人工对于每一封邮件点选“垃圾”或“不是垃圾”，过一段时间，Gmail就体现出一定的智能，能够自动过滤掉一些垃圾邮件了

smartbigwang·2023-01-10 10:48

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