垃圾邮件

从零搭建一个BERT服务

（本文以垃圾邮件分类为例）项目地
JianjinL·2023-03-21 21:50

机器学习基本原理

01概览我们身边的机器学习自动驾驶self-driving.png人脸识别facerecognition.png垃圾邮件识别spamdetection.png信用卡诈骗识别creditcardfrauddetection.png
浪花三朵·2023-03-21 14:51

螣龙安科：迷宫勒索病毒——勒索受害者一年并且人数仍在增加

从那时起，通过多种方式提供了Maze：漏洞利用工具包，垃圾邮件，以及（随着该组织的操作变得更具针对性）远程桌面协议攻击和其他网络利用。但是，除了该团伙对最初的折衷方法进
螣龙安科·2023-03-19 19:15

自动发问候给女朋友的GitHub项目——再也不用担心回复不及时了

不过小伙伴是收到过多垃圾邮件后，发现了好玩和可以学习的地方。于是拿了女朋友做实验。
github源码分享·2023-03-15 23:48

数学之美

对于搜索、密码学、汉字拼音、反垃圾邮件等均是基于数学之上。在
六如虫子·2023-03-14 19:31

DNS域名解析服务

DNS的作用：正向解析：根据域名查找对应的IP地址（A记录）反向解析：根据IP地址查找对应的域名（反垃圾邮件的验证）（P记录）分离解析：同一个dns服务器
奥利奥wm·2023-03-14 08:12

2020-09-28

Antskeeppredatoryinsectsawayfromwheretheiraphidsfeed;Gmailkeepsthespammersoutofourinboxes蚂蚁让食肉昆虫远离蚜虫进食的地方；谷歌邮箱让滥发垃圾邮件的人远离我们的收信箱二
司幽公子·2023-03-13 23:00

布隆过滤器

业务场景：使用word时，检测某个单词是否拼写正确；缓存崩溃后造成的缓存击穿；垃圾邮件过滤算法；布隆过滤器&hashpmap：哈希表的存储效率一般只有50%，所以很费内存；hash面临的问题就是冲突，如果位阵列长度是
365_9163·2023-03-09 22:27

「ML 基础篇」机器学习概览

MachineLearning，ML）是一个研究领域，让计算机无需进行明确编程，就具备从数据学习的能力；一个计算机程序利用经验E来学习任务T，性能是P，如果针对任务T的性能P随着经验E不断增长，则称为机器学习；垃圾邮件过
Aurelius-Shu·2023-03-09 07:35

2022-01-25伦敦少年因与Spamhaus DDoS 相关而被捕

伦敦少年因与SpamhausDDoS相关而被捕Spamhaus运营着一个独立的垃圾邮件黑名单，被ISP广泛用于阻止垃圾邮件的来源。今年年初，它把托管公司Cyberbunker加入了黑名单。
Eliza_卓云·2023-03-09 01:16

朴素贝叶斯的应用----文档分类、垃圾邮件过滤

1.基于朴素贝叶斯的文档分类以在线社区的留言板为例。为了不影响社区的发展，需要屏蔽侮辱性的言论，所以要构件一个快速过滤器，如果某条留言使用了负面或者侮辱性的语言，那么久将该留言标识为内容不当。过滤这类内容是一个很常见的需求。对此问题建立两个类别：侮辱类和非侮辱类，使用1和0分别表示。把文本看成单词向量或者词条向量，也就是说将句子转换为向量。考虑出现在所有文档中的所有单词，需要构件词汇表，然后必须要
Yolanda Yan 9·2023-02-28 19:13

机器学习总结（lecture 4）算法：逻辑回归Logistic Regression （LR）

邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件；网上交易是的欺骗性（YorN）；肿瘤是恶性的还是良性的。对于这些问题，我们可以通过输出值yϵ{0,1}来表示。注
九方先生·2023-02-27 18:19

【机器学习】朴素贝叶斯算法

经典应用案例包括：文本分类、垃圾邮件过滤等。1.贝叶斯公式贝叶斯公式又被称为贝叶斯规则，是概率统计中的应用所观察到的现象对有关概率分布的主观判断（先验概率）进行修正的标准方法。
DonngZH·2023-02-25 08:25

大数据的核心是什么

一封邮件被作为垃圾邮件过滤掉的可能性，输入的“teh”应该是“the”的可能性，从一个人乱穿马路时行进的轨迹和速度来看他能及时穿过马路的可能性，都是大数据可以预测的范围。当然，如果一个人能及时
一抹斜阳尽余辉·2023-02-24 18:58

如何判断您的 WordPress 网站是否被 Pharma Hack 感染？

WordPressPharmaHack是一种垃圾邮件注入方法。它非常微妙——您可以将其视为一种寄生虫,它以网站上排名最高的页面为食,旨在获得有价值的链接。
·2023-02-23 18:52

如何判断您的 WordPress 网站是否被 Pharma Hack 感染？

WordPressPharmaHack是一种垃圾邮件注入方法。它非常微妙——您可以将其视为一种寄生虫,它以网站上排名最高的页面为食,旨在获得有价值的链接。
·2023-02-23 18:15

深度学习-RNN

以下是RNN在各个领域的应用：自然语言处理（NLP）文本分类：将文本归类到不同的类别中，如情感分析、垃圾邮件过滤、新闻分类
·2023-02-23 10:46

网络安全高级攻击

对抗性输入包含专门用来躲避防病毒程序的恶意文档和试图逃避垃圾邮件过滤器的电子邮件。数据中毒攻击：这涉及到向分类器输入对抗性训练数据。
沐阳zz·2023-02-21 15:38

机器学习学习笔记（一）基础

内置数据集或者直接下载的数据集：数据整体样本：每一行数据特征：除最后一列，每一列表达样本的一个特征标记：最后一列特征值、特征向量、特征空间2.2基本任务：分类任务、回归任务2.2.1分类任务二分类任务：例如：判断邮件是否为垃圾邮件多分类任务
下雨天的小白鞋·2023-02-18 14:58

关于smtp协议中认证状态的总结

这样垃圾邮件发送者就不能用你的SMTP服
rain99_0550·2023-02-07 06:57

关于“垃圾”的随想

本意有二：第一指无用或肮脏破烂之物，如生活垃圾、工业垃圾、建筑垃圾、化工垃圾，等等；第二比喻失去价值或有不良作用的事物，如垃圾邮件、社会垃圾、文明垃圾、语言垃圾、行为垃圾，等等。
陈安富金融一生·2023-02-07 01:46

布隆过滤器

比如过滤垃圾邮箱，全世界少说有几十亿个垃圾邮件地址。一个邮
tingjieee_19e5·2023-02-06 19:31

vue使用Xcode打包并提交到AppStore

Guideline4.3-Design被视为马甲包或者垃圾邮件。然而使用
昊啊昊儿哟·2023-02-05 11:30

机器学习——朴素贝叶斯

目录一：朴素贝叶斯简介1.1基于贝叶斯决策理论的分类方法1.2条件概率二：文档分类2.1从文本构建词向量2.2从词向量计算概率2.3根据现实情况修改分类器2.4文档词袋模型三：朴素贝叶斯过滤垃圾邮件一：
hshagahhva·2023-02-05 07:03

PREDATOR: Proactive Recognition and Elimination of Domain Abuse at Time-Of-Registration

ProactiveRecognitionandEliminationofDomainAbuseatTime-Of-Registration摘要知识点研究点的提出数据集论文内容PREDATOR实验内容创新点2016CCS摘要不法分子每天注册数千个新域名，以发起互联网规模的攻击，例如垃圾邮件
我的喵喵找不到了·2023-02-04 13:15

吴恩达机器学习笔记（一）

1.3Supervisedlearning1.4Unsupervisedlearning引言1.1Welcome参考视频：P1Welcome总结：第一个视频主要讲述了什么是机器学习以及机器学习的一些应用，比如垃圾邮件识别
cometsue·2023-02-04 10:22

吴恩达老师机器学习 1.1 Welcome！

Google、百度、必应搜索答案上传图片到社交网站，标记朋友，以便他们可以看到电影推荐【你可能喜欢】语音识别垃圾邮件标记…这些都是机器学习的应用。
Ding Jiaxiong·2023-02-04 10:47

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

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

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

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

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

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--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

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
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