垃圾邮件分类识别第16页

Android实现戴口罩人脸检测和戴口罩识别(附Android源码)

实现戴口罩人脸检测和戴口罩识别(附Android源码)目录Android实现戴口罩人脸检测和戴口罩识别(附Android源码)1.戴口罩识别的方法（1）基于多类别目标检测的戴口罩识别方法（2）基于人脸检测+戴口罩分类识别方法

AI吃大瓜·2022-12-26 15:32

基于改进YOLOv7和CRNN的管道裂缝检测系统（源码＆教程）

管道缺陷具有类别多，差异不明显等特性，导致图像分类识别及分割出精准的缺陷区域变得十分困难，而目前缺陷的智能检测识别技术还处于起步阶段。2.图片

qunmasj·2022-12-26 04:43

用Dlib进行简单的人脸特征提取特征向量到CSV文件中，用KNN进行预测识别

目标要求：基于收集的全班人脸数据实现分类识别，要求基于图片进行比对识别。

干完睡觉·2022-12-25 19:09

训练softmax分类器实例_第四章.模型训练

但是如果你做了前面几章的一些练习，你可能会惊讶于你可以在不知道任何关于背后原理的情况下完成很多工作：优化一个回归系统，改进一个数字图像分类器，甚至从头开始建立一个垃圾邮件分类器，所有这些都不知道它们的实际工作原理

weixin_39616216·2022-12-25 19:38

基于HOG+LBP完成特征工程，基于机器学习模型同时完成人脸识别+表情识别

实现人脸好表情特征的提取计算，之后分别训练了人脸识别模型和表情识别模型，在推理阶段实现了单张图像一次性人脸识别和表情识别的计算分析，但这个我前面就说了这个还是间接的实现方式，不是像深度学习那样可以通过构建训练一个多任务分类识别的模型可以实现单个模型同时完成多个任务

Together_CZ·2022-12-25 18:01

机器学习实战第一章练习题

你会将垃圾邮件检测的问题列为监督学习还是无监督学习？什么是在线学习系统？什么是核外学习？什么类型的学

瑾明达2号·2022-12-25 17:02

python sklearn逻辑回归 sgd和lr_python之sklearn-分类算法-3.4 逻辑回归与二分类

一，逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号二，逻辑回归的原理1，输入逻辑回归的输入是线性回归的结果：2，激活函数1)sigmoid函数回归的结果输入到sigmod函数当中输出结果

weixin_39856208·2022-12-25 12:20

大数据分析案例-基于逻辑回归算法构建垃圾邮件分类器模型

‍♂️个人主页：@艾派森的个人主页✍作者简介：Python学习者希望大家多多支持，我们一起进步！如果文章对你有帮助的话，欢迎评论点赞收藏加关注+目录1.项目背景2.项目简介2.1项目说明2.2数据说明2.3技术工具3.算法原理3.1决策树算法3.2朴素贝叶斯算法3.3逻辑回归算法4.项目实施步骤4.1理解数据4.2数据预处理4.3探索性数据分析4.4特征工程4.5模型构建4.6模型评估4.7模型预

艾派森·2022-12-25 12:18

机器学习基础

以垃圾邮件的检测为例,垃圾邮件的检测是指能够对邮件做出判断,判断其为垃圾邮件还是正常邮件。机器学习是从数据中学习和提取有用的信息,不断提升机器的性能。

澄清石灰水t·2022-12-25 10:43

机器学习任务的分类

一、机器学习任务的分类1.四个机器学习的任务教计算机下棋；垃圾邮件识别，教计算机自动识别某个邮件是不是垃圾邮件；人脸识别，教计算机通过人脸的图像识别这个人是谁；无人驾驶，教计算机自动驾驶汽车从一个指定地点到另一个指定地点

郑师傅炒板栗·2022-12-25 08:08

叶贝斯分类器

文章目录前言一、先验概率二、后验概率1.引入特征2.后验概率三、风险四、朴素贝叶斯五、平滑前言贝叶斯在文本分类中的应用：垃圾邮件分类；新闻报道分类；情感极性分类一、先验概率先验概率反应我们在实际观察中对某种症状的预测

欢桑·2022-12-25 03:14

Python实现KNN算法和交叉验证

目录KNN基础知识实战——使用KNN完成鸢尾花分类预测交叉验证实战——手写数字图片数据集的调参、分类识别实战——使用网格搜索进行调参KNN基础知识KNN（K-NearestNeighbors）算法原理“

艾派森·2022-12-24 23:58

机器学习算法系列（一）- 感知器学习算法（PLA）

我们在使用电子邮件时，应该注意到现代邮箱都有反垃圾邮件的功能，系统根据邮件的内容自动判断是否是垃圾邮件，节省了我们的时间，试想一下这个功

Saisimonzs·2022-12-24 17:43

深度学习之基于卷积神经网络（VGG16&&CNN）实现海贼王人物识别

基于CNN和VGG16，实现对海贼王人物的分类识别。本次自己动手搭建了VGG16网络，并且和迁移学习的VGG16的网络的实验效果做了一个对比，还包括其中出现的一些幺蛾子。

starlet_kiss·2022-12-24 11:03

[教程]CNN图像分类识别+数据集制作+训练模型+预测图片+绘制准确率和loss曲线图

整个项目配置过程和教程讲解过程的录制视频，可搜索b站或西瓜视频up：杭漂一族小张。有需demo的可联系扣扣2014453702这个专栏更新各种AI，以及各种有趣的教程，有兴趣的小伙伴可以订阅一下。首先是图片的搜集，方法无非两种一是开源的数据集，直接拿来用，另一种就是自己搜集图片制作数据集。这里我们可以通过爬虫，或是自己通过其他途径获取数据，我这里以水果识别为例子爬虫搜集5种水果各若干，放在data

bug生成中·2022-12-24 10:14

逻辑回归、激活函数sigmoid、损失及优化、案例代码实现

一、逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）：是机器学习中的一种分类模型，是一种分类算法，与回归之间有一定的联系，由于算法的简单和高效，在实际中应用非常广泛应用场景：广告点击率、是否为垃圾邮件

learning-striving·2022-12-24 08:04

机器学习基础逻辑回归

1.逻辑回归的应用场景广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间的判断。

落花雨时·2022-12-24 08:32

逻辑回归原理小结

分类问题的例子有：判断一封电子邮件是否是垃圾邮件；判断一次金融交易是否是欺诈；判断一个肿瘤是恶性的还是良性的⋯\cdots⋯ 虽然它名字里面有“

ll_lin·2022-12-24 08:32

机器学习逻辑回归介绍

广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号看到上面的例子，我们可以发现其中的特点，那就是都属于两个类别之间

赵广陆·2022-12-24 08:29

深度学习分类模型

Halcon深度学习图像分类也是深度方向一大领域，可以用于超市商品分类识别，餐馆食品分类计价，垃圾分类等等。

豆浩宇·2022-12-24 06:40

机器学习应用篇（一）——朴素贝叶斯

朴素贝叶斯算法一般应用在文本分类，垃圾邮件的分类，信用评估，钓鱼网站检测等。

柚子味的羊·2022-12-23 10:55

100天机器学习day4之逻辑回归

大家好我是小k今天的模板博客有些小错误我在这里做出了一些调整代码可以直接复制运行逻辑回归属于机器学习里的分类模块今天我们看的是最简单的分类俗称二分类一个最简单的例子便是垃圾邮件分类是则剔除否则收入下面我先展示下今天例子的数据集第一步

不要摆烂QAQ·2022-12-23 10:18

概率分类之朴素贝叶斯分类（垃圾邮件分类python实现）

朴素贝叶斯分类垃圾邮件分类什么是概率分类？举个最简单的二分类例子：有两类（w1,w2），有样本x，现问：xv属于w1，还是w2？

狂奔的菜鸡·2022-12-23 04:06

机器学习之利用朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件分类

一、什么是朴素贝叶斯算法？朴素贝叶斯算法是一种基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。朴素：特征条件独立；贝叶斯：基于贝叶斯定理。属于监督学习的生成模型，实现简单，并有坚实的数学理论作为支撑。二、朴素贝叶斯的算法原理1.贝叶斯定理：条件概率：就是事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为P(A∣B)读作“在B发生的条件下A发生的概率”。联合概率：表示两个事件共同发生（数学概

YanHi001·2022-12-23 04:58

深度学习1

▪文本分类：电子邮件是否是垃圾邮件？▪图像分类和目标检测：图片包含了猫还是狗还是其他东西？▪回归问题：根据气象传感器的信息判断明天的天气。

clayhell·2022-12-22 23:57

学习《机器学习100天》第4天逻辑回归

如判断邮件是否为垃圾邮件。假设首先使用线性回归的方法，得到的输出可能为任意值。想要实现逻辑回归，需要把输出变到0到1之间，所以用到sigmoid函数函数图像：输出总在0到1之间。

a776995799·2022-12-22 22:37

深度 | 朴素贝叶斯模型算法研究与实例分析

然后通过编程实现朴素贝叶斯分类算法，并在屏蔽社区言论、垃圾邮件、个人广

weixin_33674976·2022-12-22 17:22

基于PaddleX的垃圾分类识别

基于PaddleX的智能垃圾分类识别项目介绍垃圾分类分类意义垃圾种类可回收物其他垃圾厨余垃圾有害垃圾PaddleX简介Paddlepaddle飞桨PaddleX简介产品模块说明数据准备数据预处理及增强模型训练模型调优多端安全部署项目实现代码过程模型训练

Thomas左右·2022-12-22 16:34

吴恩达机器学习6-逻辑回归

吴恩达机器学习6-逻辑回归1.分类问题如判断一封电子邮件是否是垃圾邮件：答案只有两种是或不是如果使用线性回归，如下图:函数的输出值可能远大于1，或者远小于0，不便于判断引入逻辑回归：算法的性质是：它的输出值永远在

小y同学在学习·2022-12-22 13:55

机器学习算法（3）—— 逻辑回归算法

逻辑回归介绍2损失及优化3逻辑回归的使用4分类评估方法4.1混淆矩阵4.2ROC曲线与AUC指标4.3ROC曲线绘制5分类中类别不平衡问题5.1过采样方法5.2欠采样方法1逻辑回归介绍应用场景：广告点击率是否为垃圾邮件是否患病金融诈骗虚假账号逻辑回归

夏木夕·2022-12-22 08:36

Tensorflow 01: mnist-softmax

今天介绍的是用tensorflow中的softmax实现mnist手写体数字的分类识别。mnist数据加载#coding=utf-8importtenso

cltdevelop·2022-12-21 14:31

机器学习三逻辑回归

逻辑回归不是回归其实质是做分类任务垃圾邮件分类预测肿瘤良性还是恶性商家预测用户是否购物提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供

屿anglersking＇s THU·2022-12-21 12:13

基于图神经网络的对抗攻击 Nettack: Adversarial Attacks on Neural Networks for Graph Data

比如说金融系统和风险管理，在信用评分系统中，欺诈者可以伪造与几个高信用客户的联系，以逃避欺诈检测模型；或者垃圾邮件发送者可以轻松地创建虚假的关注者，向社交网络添加错误的信息，以增加推荐和传播重大新闻的机会

苏打呀·2022-12-20 14:46

论文复现：用 CNN 进行文本分类

文本分类就是根据文本的内容给句子或者文档打标签分类别，是自然语言处理领域中很基础的应用，前面学过的情感分析和垃圾邮件识别都属于文本分类任务。

Alice熹爱学习·2022-12-20 11:57

【MATLAB教程案例64】深度学习网络建模1，通过matlab编程实现

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.分类识别数据库的应用

fpga和matlab·2022-12-20 08:12

【MATLAB教程案例65】深度学习网络建模2，通过deepNetworkDesigner工具箱实现

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.分类识别数据库的应用

fpga和matlab·2022-12-20 07:31

模式分类识别 | PSO-SVM粒子群优化支持向量机多特征分类预测（Matlab完整程序）

模式分类识别|PSO-SVM粒子群优化支持向量机多特征分类预测（Matlab完整程序）目录模式分类识别|PSO-SVM粒子群优化支持向量机多特征分类预测（Matlab完整程序）分类结果基本介绍程序设计参考资料分类结果

小橘算法屋·2022-12-20 02:23

机器学习实战教程（五）：朴素贝叶斯实战篇

本篇文章将在此基础上进行扩展，你将看到以下内容：拉普拉斯平滑垃圾邮件过滤(Python3)新浪新闻分类(sklearn)二、朴素贝叶斯改进之拉普拉斯平滑上篇文章提到过，算法存在一定的问题，需要进行改进。

M_Q_T·2022-12-19 14:38

机器学习-文本处理之电影评论多分类情感分析

以下是此类应用的一些示例语言翻译：将句子从一种语言翻译成另一种语言情绪分析：从文本语料库中确定对任何主题或产品等的情绪是积极的、消极的还是中性的垃圾邮件过滤：检测未经请求和不需要的电子邮件/消息。

GawainTky·2022-12-19 10:57

迁移学习的实践示例

例如别人的模型是将图片分类识别8类标签，而我只需要二分类两种标签。我可以使用他的已训练好的模型的底层网络，直接充当我的底层网络。然后更改输出层，或者更改层数等参数。

LRJ-jonas·2022-12-19 00:32

生成式模型和判别式模型

目录1垃圾邮件分类数据集2判别模型的决策边界3生成模型的决策边界4判别模型vs生成模型在机器学习中，模型可以分为两种：判别模型和生成模型。

佐佑思维·2022-12-18 15:45

【MATLAB教程案例63】学习如何建立自己的深度学习训练样本库，包括分类识别数据库和目标检测数据库

欢迎订阅《FPGA学习入门100例教程》、《MATLAB学习入门100例教程》目录1.软件版本2.建立自己的深度学习训练样本库1——分类识别数据库

fpga和matlab·2022-12-18 09:35

模式识别（二）特征矢量与空间

b.特征空间：对某对象的分类识别是对其模式，即它的特征矢量进行分类识别。各种不同取值的x的全体构成了n维空间，这个n维空间就是特征空间，特征矢量x便是特征空间中的一个点，特征

两个鼻孔的猪·2022-12-17 13:07

【机器学习】机器学习是什么？

例如，对于垃圾邮件的检测，侦测一个

无咎.lsy·2022-12-17 13:31

python knn算法和结果_Python KNN算法

例如，对于垃圾邮件的检测，侦测一个单词是否存在并没有多大的作用，然而当某几个特定单词同时出现时，再辅以考虑邮件的长度及其他因素，人们就可

柳飞飞·2022-12-17 12:31

机器学习~从入门到精通（一）knn算法数据集处理训练模型

，需要我们给机器大量的数据，以及给定对于这些数据机器如何去看待的规则（算法）最终得到一个模型，这个模型具备一定的预测能力机器学习就是从数据中自动分析获得模型，例用模型对未知数据进行预测最早的机器学习：垃圾邮件的分辨传统思路

一夜白头催人泪·2022-12-16 23:02

ROC和AUC

ROC分析的是二元分类模型，也就是输出结果只有两种类别的模型，例如（阴性/阳性），（垃圾邮件/非垃圾邮件）混淆矩阵ROC空间ROC空间将伪阳率（FP

秦岭小和尚·2022-12-16 21:00

逻辑回归（logistic regression）

将数值结果转化为了0到1之间的概率(Sigmoid函数的图像一般来说并不直观，你只需要理解对数值越大，函数越逼近1，数值越小，函数越逼近0)，接着我们根据这个概率可以做预测，例如概率大于0.5，则这封邮件就是垃圾邮件

CoeY 11.11·2022-12-16 13:09

机器学习基础算法（逻辑回归、k-means、模型的保存与加载）

逻辑回归用来解决二分类问题：是否为垃圾邮件？肿瘤、癌症诊断是否是金融诈骗？

Bro_Jun·2022-12-16 11:37

机器学习 - 模型评估（TPR、FPR、K1、ROC、AUC、KS、GAIN、LIFT、GINI、KSI）

如病例（阴性/阳性、有病/没病）、邮件（垃圾邮件/非垃圾邮件）等。以病例为例，对于一个患者，存在着有病/没病两种结果。对于医生的诊断，也存在着有病/没病两种结果。

JeffyBeh·2022-12-16 10:18

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