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  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：37kb
    • 提供者：weixin_42107491

  1. SMS-Spam-Classifier-源码

  2. 短信垃圾分类器 从短信中提取功能以进行更好的分类 在新功能中使用朴素贝叶斯：TRAIN ACC 0.94 VAL ACC 0.93 将Naive Bayes与新功能结合使用并使用SMS的TF-IDF矢量：TRAIN ACC 0.967 TEST ACC 0.961

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-10
    • 文件大小：215kb
    • 提供者：weixin_42151305

  1. Spam-Classifier-源码

  2. Spam-Classifier

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-08
    • 文件大小：204kb
    • 提供者：weixin_42114041

  1. Spam-Messages-Classifier：对SMS垃圾邮件数据集实施朴素贝叶斯算法-源码

  2. 垃圾邮件分类器 在SMS垃圾邮件数据集上实施了朴素贝叶斯算法。 数据来自

  3. 所属分类：其它

  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：37kb
    • 提供者：weixin_42174098

  1. 分类器重生：通用分类器模块，允许贝叶斯分类和其他类型的分类。 cardmagicclassifier的一个分支-源码

  2. 分类器重生 入门 分类器重生是通用分类器模块，允许贝叶斯分类和其他类型的分类。 在更积极的发展中，它是的分支。 目前，它已实现了和 。 这是贝叶斯分类器的快速说明。 $ gem install classifier-reborn $ irb irb(main):001: 0> require ' classifier-reborn ' irb(main):002: 0> classifier = ClassifierReborn::Bayes.new ' Ham ' , ' Sp

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：345kb
    • 提供者：weixin_42118701

  1. spam-email-classifier:通过机器学习对垃圾邮件进行分类-源码

  2. 垃圾邮件分类器 通过机器学习对垃圾邮件进行分类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-04-01
    • 文件大小：21mb
    • 提供者：weixin_42171132

  1. Spam-Ham-SMS-Classifier-Web-App-源码

  2. Spam-Ham-SMS-Classifier-Web-App

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-31
    • 文件大小：72kb
    • 提供者：weixin_42162216

  1. spam-classifier:贝叶斯垃圾邮件分类器-源码

  2. 垃圾邮件分类器 在此项目中，我将使用朴素贝叶斯（Naive Bayes）创建一个可以将SMS归类为垃圾邮件或非垃圾邮件（火腿）的模型。 目的是模仿人类使用朴素贝叶斯发现这些消息的能力。 这是一个二进制分类，表示它是垃圾邮件或不是垃圾邮件。 Udacity在其NLP课程中提供了以下项目。 模型 朴素贝叶斯算法在分类任务中应用概率计算。 该算法属于监督机器学习算法，在该算法下，我们可以训练一组数据并根据它们的类别对其进行标记。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-29
    • 文件大小：417kb
    • 提供者：weixin_42134054