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  1. Natural-language-processing:该存储库包括用于NLP任务的ML模型-使用Keras API的垃圾邮件检测，使用RF XGboot的垃圾邮件滞留，使用Logistic回归的情感分类，使用LDA的主题建模-源码

  2. Natural-language-processing:该存储库包括用于NLP任务的ML模型-使用Keras API的垃圾邮件检测，使用RF XGboot的垃圾邮件滞留，使用Logistic回归的情感分类，使用LDA的主题建模

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-19
    • 文件大小：14kb
    • 提供者：weixin_42157567

  1. ml-垃圾邮件分类-源码

  2. 如何开始： 克隆此存储库并输入。 python -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r requirements.txt 如何训练模型： 使用以下布局将您喜欢的数据集放置在data目录中： 目录布局： data/ dataset_name/ ham/ ＃在此处放置火腿/干净的邮件样本。 spam/ ＃将垃圾邮件样本放在此处。 邮件可以分为多个子目录（例如，“ data / dataset_name / spam

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：10kb
    • 提供者：weixin_42131541

  1. spam-ham-web-app：一个将文本分类为垃圾邮件或火腿的Web应用程序。 我在后端使用自己的ML算法，该代码可在machine_learning_section下找到。 对于现场演示：签出此链接-源码

  2. 垃圾邮件 SpamHam是一个文本分类应用程序，可以检测邮件/电子邮件是否为垃圾邮件。 我已经将Naive-Bayes与NLP（TF-IDF，Bag of Words等）一起使用。 为了进行实验，我将两个数据集（Enron电子邮件垃圾邮件/火腿和SMS垃圾邮件分类）组合在一起以收集更多数据。 ，明白我的意思。 要查看该项目的实际操作，我已将其部署在heroku上。 建于 Django 2.1 Python 3.6 Scikit学习 脾气暴躁的 大熊猫 Matplotlib 海生 HTML5

  3. 所属分类：其它

  1. 电子邮件垃圾邮件检测ML分类器-源码

  2. 电子邮件垃圾邮件检测ML分类器

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-04
    • 文件大小：38kb
    • 提供者：weixin_42152298

  1. ml-projects：基于ML的项目，例如垃圾邮件分类，时间序列分析，使用随机森林进行文本分类，深度学习，贝叶斯，Python中的Xgboost-源码

  2. ml-projects：基于ML的项目，例如垃圾邮件分类，时间序列分析，使用随机森林进行文本分类，深度学习，贝叶斯，Python中的Xgboost

  3. 所属分类：其它

  1. Ml_Project:我的ML旅程计划-源码

  2. 项目 在这里，我列出了我在探索机器学习时所做的所有项目。 项目清单 垃圾邮件检测器数据集链接（ ） 心脏病分类器数据集链接（ ） BullDozer回归器数据集链接（ ）

  3. 所属分类：其它