PaddlePaddle垃圾郵件處理實戰(一) 背景介紹 在我們日常生活中,經常會受到各種垃圾郵件,譬如來自商家的廣告、打折促銷信息、澳門博彩郵件、理財推廣信息等,一般來說郵件客戶端都會設置一定的關鍵詞屏蔽這種垃圾郵件,或者對郵件進行歸類,但是總會有一些漏網之魚。 不過,自己手動做一個 ...
PaddlePaddle垃圾郵件處理實戰 二 前文回顧 在上篇文章中我們講了如何用支持向量機對垃圾郵件進行分類,auc為 . ,本篇講繼續講如何用PaddlePaddle實現郵件分類,將深度學習方法運用到文本分類中。 構建網絡模型 用PaddlePaddle來構建網絡模型其實很簡單,首先得明確paddlepaddle的輸入數據的格式要求,知道如何構建網絡模型,以及如何訓練。關於輸入數據的預處理等可 ...
2018-06-06 09:56 6 2753 推薦指數:
PaddlePaddle垃圾郵件處理實戰(一) 背景介紹 在我們日常生活中,經常會受到各種垃圾郵件,譬如來自商家的廣告、打折促銷信息、澳門博彩郵件、理財推廣信息等,一般來說郵件客戶端都會設置一定的關鍵詞屏蔽這種垃圾郵件,或者對郵件進行歸類,但是總會有一些漏網之魚。 不過,自己手動做一個 ...
1. 數據集說明 trec06c是一個公開的垃圾郵件語料庫,由國際文本檢索會議提供,分為英文數據集(trec06p)和中文數據集(trec06c),其中所含的郵件均來源於真實郵件保留了郵件的原有格式和內容,下載地址:https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac ...
1.讀取 # 讀取數據集 def read_dataset(): file_path =r'C:\Users\Administrator\PycharmProjects\機器學習\data\SMSSpamCollection.csv' sms ...
朴素貝葉斯 概念 對朴素貝葉斯的概念存在疑惑的,可以依此理解條件概率,全概率公式和貝葉斯公式。 附鏈接幫助理解: 鏈接1https://blog.csdn.net/Hearthouga ...
學習了那么多機器學習模型,一切都是為了實踐,動手自己寫寫這些模型的實現對自己很有幫助的,堅持,共勉。本文主要致力於總結貝葉斯實戰中程序代碼的實現(python)及朴素貝葉斯模型原理的總結。python的numpy包簡化了很多計算,另外本人推薦使用pandas做數據統計。 一 引言 ...
秒懂機器學習---朴素貝葉斯進行垃圾郵件分類實戰 一、總結 一句話總結: 沒必要一次學很多個算法,不然,其實真的一個也不懂,要一個一個搞懂了再往下學 如何講解這個問題:實例+人話:朴素貝葉斯( P(結果|關鍵詞1,關鍵詞2...) = P(關鍵詞1,關鍵詞2...|結果)*P(結果)/P ...
前言 利用簡單的機器學習算法實現垃圾郵件識別。 讓我們愉快地開始吧~ 開發工具 Python版本:3.6.4 相關模塊: scikit-learn模塊; jieba模塊; numpy模塊; 以及一些Python自帶的模塊。 環境搭建 安裝Python並添加到環境變量 ...
1. 數據准備:收集數據與讀取 2. 數據預處理:處理數據 3. 訓練集與測試集:將先驗數據按一定比例進行拆分。 4. 提取數據特征,將文本解析為詞向量 。 5. 訓練模型:建立模型,用訓練數據訓練模型。即根據訓練樣本集,計算詞項出現的概率P(xi|y),后得到各類下詞匯出現概率的向量 ...