代码编织梦想

tensorflow 2.1 mnist 图像分类_sybh.的博客-爱代码爱编程

前言 之前工作中主要使用的是 Tensorflow 1.15 版本,但是渐渐跟不上工作中的项目需求了,而且因为 2.x 版本和 1.x 版本差异较大,所以要专门花时间学习一下 2.x 版本,本文作为学习 Tensorflow 2.x 版本的开篇,主要介绍了使用 cpu 版本的 Tensorflow 2.1 搭建深度学习模型,完成对于 MNIST 数据的图

基于海鸥算法优化概率神经网络pnn的分类预测-附代码_智能算法研学社(jack旭)的博客-爱代码爱编程

基于海鸥算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码 文章目录 基于海鸥算法优化概率神经网络PNN的分类预测 - 附代码1.PNN网络概述2.变压器故障诊街系统相关背景2.1 模型建立 3.基于海鸥优化的

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类python实现_半巷巷巷巷的博客-爱代码爱编程

数据邮件预处理: Enron Email Dataset数据集可以点击下面链接下载 链接:https://pan.baidu.com/s/1qYrIXxP4gaja19uHjrm1xA  提取码:1234 代码实现: import os import re import string import math DATA_DIR = 'enron'

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类python实现_guojing12300的博客-爱代码爱编程

背景 垃圾邮件的问题一直困扰着人们,传统的垃圾邮件分类的方法主要有"关键词法"和"校验码法"等,然而这两种方法效果并不理想。其中,如果使用的是“关键词”法,垃圾邮件中如果这个关键词被拆开则可能识别不了,比如,“中奖”如果被拆成“中 ~~~ 奖”可能会识别不了。后来,直到提出了使用“贝叶斯”的方法才使得垃圾邮件的分类达到一个较好的效果,而且随着邮件数目越来越

朴素贝叶斯垃圾邮件分类实验_yggdrasil0117的博客-爱代码爱编程

import os import re import string import math DATA_DIR = 'enron Email dataset/enron' target_names = ['ham', 'spam'] def get_data(DATA_DIR): subfolders = ['enron%d' % i for

垃圾邮件的分类_王心仪wl201的博客-爱代码爱编程

垃圾邮件的问题一直困扰着人们,传统的垃圾邮件分类的方法主要有"关键词法"和"校验码法"等,然而这两种方法效果并不理想。其中,如果使用的是“关键词”法,垃圾邮件中如果这个关键词被拆开则可能识别不了,比如,“中奖”如果被拆成“中 ~~~ 奖”可能会识别不了。后来,直到提出了使用“贝叶斯”的方法才使得垃圾邮件的分类达到一个较好的效果,而且随着邮件数目越来越多,贝

06.朴素贝叶斯实现垃圾邮件分类_起跳的小糖的博客-爱代码爱编程

  采用贝叶斯理论进行垃圾邮件过滤是一种应用于电子邮件过滤的统计学技术。它实质是使用贝叶斯分类来对邮件的属性进行判别,这个属性包括:垃圾邮件和非垃圾邮件。 贝叶斯分类的运作是借着使用标记(一般是字词,有时候是其他)与垃圾邮件、非垃圾邮件的关联,然后搭配贝叶斯推断来计算一封邮件属于垃圾邮件的可能性。基于贝叶斯的垃圾邮件过滤是非常有效的技术,可以修改模

朴素贝叶斯算法实现垃圾分类_邓冉的博客-爱代码爱编程

垃圾邮件分类一直困扰着人们,我们想采用的分类方法是通过多个词来判断是否为垃圾邮件,但这个概率难以估计,通过贝叶斯公式,可以转化为求垃圾邮件中这些词出现的概率。 主要思路:     分类标准:当 P(垃圾邮件|文字内容)> P(正常邮件|文字内容)时,我们认为该邮件为垃圾邮件,但是单凭单个词而做出判断误差肯定相当大,因此我们可以将所有的词一起进行联

隐私计算 fate - 多分类神经网络算法测试_微服务 spring cloud的博客-爱代码爱编程

一、说明 本文分享基于 Fate 使用 横向联邦 神经网络算法 对 多分类 的数据进行 模型训练,并使用该模型对数据进行 多分类预测。 二分类算法:是指待预测的 label 标签的取值只有两种;直白来讲就是每个实例的可能类别只有两种 (0 或者 1),例如性别只有 男 或者 女;此时的分类算法其实是在构建一个分类线将数据划分为

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类python实现_qq_62584692的博客-爱代码爱编程

分类标准:当 P(垃圾邮件|文字内容)> P(正常邮件|文字内容)时,我们认为该邮件为垃圾邮件,但是单凭单个词而做出判断误差肯定相当大,因此我们可以将所有的词一起进行联合判断。 这里假设:所有词语彼此之间是不相关的(严格说这个假设不成立;实际上各词语之间不可能完全没有相关性,但可以忽略)。 假如我们进行判断的词有“中奖”、“免费”、“无套路”,则

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类python实现_yuwang__的博客-爱代码爱编程

一、朴素贝叶斯 朴素贝叶斯法(Naive Bayes)是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法。对于给定的训练数据集,首先基于特征条件独立假设学习输入/输出的联合概率分布;然后基于此模型,对给定的输入 x ,利用贝叶斯定理求出后验概率最大的输出 y 。 1、朴素贝叶斯 输入空间: 输出空间:y={C1,C2,…,CK}。 训练集:T=

垃圾邮件分类的练习_backnoo的博客-爱代码爱编程

import os import re import string import math DATA_DIR = 'enron' target_names = ['ham', 'spam'] def get_data(DATA_DIR): subfolders = ['enron%d' % i for i in range(1, 7)]

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类python实现_yulin_ye的博客-爱代码爱编程

实验目的: 运用朴素贝叶斯算法,实现对垃圾邮件的识别 步骤一: 首先准备文件,文件共有六组,每组文件中有两类,其中ham为正常邮件,spam为垃圾邮件 步骤二: 首先建立数据集data和标签集target,将邮件内容读取到

qust 朴素贝叶斯垃圾邮件分类_cipherxxx的博客-爱代码爱编程

import os import re import string import math DATA_DIR = 'enron' target_names = ['ham', 'spam'] def get_data(DATA_DIR): subfolders = ['enron%d' % i for i in range(1, 7)]

第十七次实验 朴素贝叶斯 垃圾分类 python_prins!的博客-爱代码爱编程

物联202   邱郑思毓  2008070213 实验要求:完成朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件过滤(Python实现) 学习自:基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类Python实现_random1548的博客-CSDN博客_基于python的邮件分类系统 完成情况:        实验中所采用的数据集为Enron Email Dataset。该数据集已经对

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类python实现_crazydaveoooo的博客-爱代码爱编程

import os import re import string import math DATA_DIR = 'enron' target_names = ['ham', 'spam'] def get_data(DATA_DIR): subfolders = ['enron%d' % i for i in range(1, 7)]

朴素贝叶斯的垃圾邮件分类_青科林的月亮的博客-爱代码爱编程

数据集:本次实验中,所采用的数据集为Enron Email Dataset。该数据集已经对正常邮件和垃圾邮件进行了分类。下载保存到本文件目录中。 代码实现过程: 1.导包 2.读入数据:读入了所有邮件内容和标签,其中邮件内容存储在data中,标签存储在target当中,“1”表示为垃圾邮件,“0”表示为正常邮件。 3.定义一个类对数据进行预处理

python:基于朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤分类_spiritqi的博客-爱代码爱编程

目录 一、朴素贝叶斯算法 1.概述 2.推导过程 二、实现垃圾邮件过滤分类 1.垃圾邮件问题背景 2.朴素贝叶斯算法实现垃圾邮件分类的步骤 3.python实现 参考学习网址:https://blog.csdn.net/weixin_59450364/article/details/124343350 一、朴素贝叶斯算法 1.概述

深度学习和高光谱图像分类_andrew_xzw的博客-爱代码爱编程

高光谱图像分类 本人研究生在读期间,研究方向是深度学习(图像分类、目标检测)。导师给了针对于高光谱图像进行分类的相关项目,由于涉及了太多与研究方向不一致的光谱学相关的陌生知识,写下这篇博文的主要目的是回顾下前阵子积累的一些

1015 德才论【pat (basic level) practice (中文)】_少侠psy的博客-爱代码爱编程

1015 德才论【PAT (Basic Level) Practice (中文)】 1.原题链接 1015 德才论 (pintia.cn) 2.题目描述 宋代史学家司马光在《资治通鉴》中有一段著名的“德才论”:“是故