PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(二) 前文回顾 在上篇文章中我们讲了如何用支持向量机对垃圾邮件进行分类,auc为73.3%,本篇讲继续讲如何用PaddlePaddle实现邮件分类,将深度学习方法运用到文本分类中。 构建网络模型 用PaddlePaddle来构建网络模型 ...
PaddlePaddle垃圾邮件处理实战 一 背景介绍 在我们日常生活中,经常会受到各种垃圾邮件,譬如来自商家的广告 打折促销信息 澳门博彩邮件 理财推广信息等,一般来说邮件客户端都会设置一定的关键词屏蔽这种垃圾邮件,或者对邮件进行归类,但是总会有一些漏网之鱼。 不过,自己手动做一个垃圾邮件分类器也并不是什么难事。传统的机器学习算法通常会采用朴素贝叶斯 支持向量机等算法对垃圾邮件进行过滤,今天我们 ...
2018-05-22 14:14 9 4189 推荐指数:
PaddlePaddle垃圾邮件处理实战(二) 前文回顾 在上篇文章中我们讲了如何用支持向量机对垃圾邮件进行分类,auc为73.3%,本篇讲继续讲如何用PaddlePaddle实现邮件分类,将深度学习方法运用到文本分类中。 构建网络模型 用PaddlePaddle来构建网络模型 ...
1. 数据集说明 trec06c是一个公开的垃圾邮件语料库,由国际文本检索会议提供,分为英文数据集(trec06p)和中文数据集(trec06c),其中所含的邮件均来源于真实邮件保留了邮件的原有格式和内容,下载地址:https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac ...
1.读取 # 读取数据集 def read_dataset(): file_path =r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\机器学习\data\SMSSpamCollection.csv' sms ...
朴素贝叶斯 概念 对朴素贝叶斯的概念存在疑惑的,可以依此理解条件概率,全概率公式和贝叶斯公式。 附链接帮助理解: 链接1https://blog.csdn.net/Hearthouga ...
学习了那么多机器学习模型,一切都是为了实践,动手自己写写这些模型的实现对自己很有帮助的,坚持,共勉。本文主要致力于总结贝叶斯实战中程序代码的实现(python)及朴素贝叶斯模型原理的总结。python的numpy包简化了很多计算,另外本人推荐使用pandas做数据统计。 一 引言 ...
秒懂机器学习---朴素贝叶斯进行垃圾邮件分类实战 一、总结 一句话总结: 没必要一次学很多个算法,不然,其实真的一个也不懂,要一个一个搞懂了再往下学 如何讲解这个问题:实例+人话:朴素贝叶斯( P(结果|关键词1,关键词2...) = P(关键词1,关键词2...|结果)*P(结果)/P ...
前言 利用简单的机器学习算法实现垃圾邮件识别。 让我们愉快地开始吧~ 开发工具 Python版本:3.6.4 相关模块: scikit-learn模块; jieba模块; numpy模块; 以及一些Python自带的模块。 环境搭建 安装Python并添加到环境变量 ...
1. 数据准备:收集数据与读取 2. 数据预处理:处理数据 3. 训练集与测试集:将先验数据按一定比例进行拆分。 4. 提取数据特征,将文本解析为词向量 。 5. 训练模型:建立模型,用训练数据训练模型。即根据训练样本集,计算词项出现的概率P(xi|y),后得到各类下词汇出现概率的向量 ...