E-COM-NET
首页
在线工具
Layui镜像站
SUI文档
联系我们
推荐频道
Java
PHP
C++
C
C#
Python
Ruby
go语言
Scala
Servlet
Vue
MySQL
NoSQL
Redis
CSS
Oracle
SQL Server
DB2
HBase
Http
HTML5
Spring
Ajax
Jquery
JavaScript
Json
XML
NodeJs
mybatis
Hibernate
算法
设计模式
shell
数据结构
大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
SQL
Nginx
Shiro
Maven
Linux
垃圾邮件
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
1024程序员节
决策树
机器学习
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
算法
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
吴恩达机器学习
机器学习
人工智能
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
吴恩达老师【机器学习】
人工智能
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
机器学习
学习
机器学习
入门
算法
吴恩达
笔记
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
逻辑回归
python
sklearn
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
One-Error多标签分类
分类任务如何用逻辑回归实现
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
人工智能
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
机器学习
算法
【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
大数据
毕业设计
深度学习
中文文本分类
新闻分类
情感分类
《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
Machine
Learning
读书笔记
机器学习
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
c++
r语言
big
data
【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
人工智能
算法
python
机器学习
深度学习
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
机器学习
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
人工智能
【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
CS229学习记录
算法
人工智能
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
机器学习
python
机器学习
逻辑回归
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
机器学习
深度学习
人工智能
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
深度学习
深度学习
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
模式识别综合应用代码全
python
计算机视觉
opencv
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
机器学习
python
人工智能
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
AI-快车道
人工智能
机器学习
计算机视觉
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
机器学习
r语言
逻辑回归
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
概率论
机器学习
分类
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
深度学习
NLP
#多标签分类
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
机器学习实战学习心得
机器学习
深度学习
python
算法
[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
人工智能
python
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
人工智能
操作系统
python
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
机器学习与深度学习
机器学习
深度学习
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
机器学习
机器学习
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
神经网络(一)—— 机器学习、深度学习简介
机器学习简介机器学习是什么——无序数据转化为价值的方法机器学习价值——从数据中抽取规律,并用来预测未来机器学习应用举例分类问题——图像识别、
垃圾邮件
识别、违约预测回归问题——股价预测、房价预测、PM2.5
HikariXuXu
·
2023-01-09 18:07
神经网络
人工智能
机器学习
神经网络
深度学习
贝叶斯新闻分类实战项目详解
贝叶斯新闻分类前言一、贝叶斯公式推导二、拼写纠正实例三、
垃圾邮件
过滤实例四、新闻分类实战1.文本分词1.1数据加载1.2jieba分词基本步骤1.3加载停用词字典数据进行数据清洗1.4词云图绘制2.TF-IDF
百木从森
·
2023-01-09 14:14
机器学习实例详解
python
机器学习
深度学习
人工智能
朴素贝叶斯算法
【机器学习】贝叶斯算法详解 + 公式推导 +
垃圾邮件
过滤实战 + Python代码实现
文章目录一、贝叶斯简介二、贝叶斯公式推导三、拼写纠正案例四、
垃圾邮件
过滤案例4.1问题描述4.2朴素贝叶斯引入五、基于朴素贝叶斯的
垃圾邮件
过滤实战5.1导入相关库5.2邮件数据读取5.3构建语料表(字典
WSKH0929
·
2023-01-09 14:13
#
机器学习
人工智能
python
算法
贝叶斯算法
推荐系统入门学习(二)【小白入门系列】
搭建你的第一个推荐系统初识推荐系统最初的推荐系统,作用是过滤
垃圾邮件
。今日机器学习算法的发展,朴素贝叶斯、神经网络已然成为了过滤
垃圾邮件
的好手。
钢琴小王子
·
2023-01-09 13:42
推荐系统
学习
python
推荐算法
人工智能
DJL-Java开发者动手学深度学习之使用Softmax进行分类
某个邮件,是否属于
垃圾邮件
?某个图片,是喵星人还是
ousinka
·
2023-01-09 08:53
Java开发者动手学习深度学习
d2lcoder
DJL
深度学习
分类
java
机器学习工程实例
垃圾邮件
过滤系统 数据预处理 训练模型 交叉验证 精准率召回率计算 步骤详细解析
运行环境:JupyterNotebook语言:Python3.6.40、题目描述总体目标:创建一个
垃圾邮件
过滤系统基本步骤:从http://s
Leonardo Liu
·
2023-01-08 10:32
Python
机器学习
Hands-On
ML
with
sklearn
&
TensorFlow
Exercise
Q&A
机器学习项目实例
垃圾邮件过滤系统
数据预处理
交叉验证
精确率和召回率
学习“
垃圾邮件
过滤技术”笔记
通过计算
垃圾邮件
的指纹,这需要维护一个
垃圾邮件
的指纹数据库。启发示,为每个邮件打分,分数依靠邮件中出现的关键字加分,超过某个分数值则认为是
垃圾邮件
。贝页斯算法。用户参与,不断学习和更新的算法。
iteye_19871
·
2023-01-08 10:31
应用服务器
算法
数据结构
软件测试
PHP
邮件过滤技术
针对互联网上越来越多的邮件,反
垃圾邮件
技术也在不断的更新。反
垃圾邮件
技术中,最主要的就是基于源的过滤和内容过滤。基于项目经验,对邮件过滤技术做个总结。
TestFamily
·
2023-01-08 10:31
服务器
tcp
互联网
毕业设计-基于深度学习的
垃圾邮件
过滤系统的设计与实现
目录前言课题背景和意义实现技术思路实现效果图样例前言大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。对毕设有任何疑问都可以问学长哦!大
HaiLang_IT
·
2023-01-08 10:30
算法毕业设计
人工智能
深度学习
算法
中文分词
笔记:python spark机器学习与hadoop大数据
机器学习与大数据应用1.5pythonspark机器学习1.6大数据定义JAVA-JDK在Linux的下载和安装1.1机器学习的介绍机器学习技术不断进步,应用相当广泛,例如推荐引擎、定向广告、需求预测、
垃圾邮件
过滤
长度735
·
2023-01-07 14:01
大数据
python
spark
上一页
7
8
9
10
11
12
13
14
下一页
按字母分类:
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
其他