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我必须使用一些分类器(例如朴素贝叶斯、支持向量机和另一个分类器)来做垃圾邮件检测应用，并比较它们的效率，但不幸的是，我不知道我应该做什么。这是正确的吗:首先，我应该有trec2005，垃圾邮件或安然垃圾邮件等垃圾邮件.然后，我做文字预处理，如词干，停止字删除，标记等.在此之后，我可以使用tf-以色列国防军在垃圾邮件中衡量我的特征/术语的权重。接下来，我用非常低的频率和很高的频率去除这些特征。然后我就可以把我的邮件分类了。对吗
浏览 1修改于2014-03-15得票数 1
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当邮件到达时，我使用Outlook来阅读和分类电子邮件。 Outlook.Items items; mail.UnRead = false; break;
问题是，有时收件箱每秒接收5封电子邮件，只对第一封和最后一封电子邮件进行分类，而另一封则是在没有类别的情况下得到UnRead = fals
浏览 0修改于2018-05-23得票数 1
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我正在建立一个系统，可以将电子邮件分为不同类别(积极的、消极的、离职的等等)。我正在寻找一个已经被分类的电子邮件数据集，以避免在70k数据库中进行手工分类。我知道安然电子邮件数据集是存在的，但你知道它是否存在带有机密电子邮件的这个数据集的版本吗？或者任何其他已经被保密的电子邮件数据集？
浏览 0修改于2016-11-11得票数 2
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我必须设计一个程序，可以将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件使用Python和Pandas。
我已经做了分类，电子邮件作为垃圾邮件或非垃圾邮件，根据电子邮件的主题。对于我的第二项任务，我必须根据时间将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。如果这封邮件是在(星期五和星期六)收到的，它应该被归类为垃圾邮件。否则不是垃圾邮件</
浏览 6修改于2022-07-27得票数 0
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plt.ylabel('loss')plt.legend(['train', 'val'], loc='upper left')这是确定输入的电子邮件是垃圾邮件还是普通电子邮件的测试代码但是无论我在这里保留了多少文本，都被认为是垃圾邮件，有什么解决办法吗？
浏览 9提问于2022-11-07得票数 0
我一直在尝试在Clojure中实现垃圾邮件分类器。我一直在使用的参考书是“集体情报”。下面是训练分类器的训练方法： [t cat] (let [ws (keys (getwords t))]这是我写的样本训练方法，我只是把一些训练数据转储到分类器中，这样我就不用每次手动训练它了。money at the online casino" "bad")
(train &quo
浏览 1提问于2018-10-31得票数 1
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使用Bernoulli朴素贝叶斯、Logistic回归和支持向量机实现了垃圾邮件分类器。使用单词袋(BoW)方法对整个安然垃圾邮件数据集进行算法培训.预测是在UCI短信垃圾收集数据集上进行的。我有三个问题：如何选择我的BoW以提高我的预测精度？
浏览 0修改于2020-12-17得票数 1
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我一直在玩电子邮件标题。我正在尝试在电子邮件标头中包含记录标识号，以便如果我发送电子邮件，然后回复，我收到的回复将根据标头中的记录标识在我的电子邮件客户端中自动分配。当我尝试这样做时，在回复我的电子邮件时，包括我的记录标识的原始标题被删除。
有没有更好的方法呢？我想我可以将它添加到主题中，但是我更希望标识符对用户是不可见的。
浏览 2提问于2012-09-21得票数 0
假设我构建了一个电子邮件分类模型，它将电子邮件分为A类和B类。是否有可能将此模型链接到Outlook并使其自动分类；每当我收到新邮件时，它就会被发送到Outlook中的文件夹A或B中吗？
浏览 1提问于2022-05-02得票数 -1
我试着在FANN库的帮助下编写简单的垃圾邮件分类器。为了做到这一点，我收集了大量的垃圾邮件和垃圾邮件，并收集了一本最常用的英语单词词典。每个输入神经元代表电子邮件中是否有特定的单词(1个单词在邮件中。0-不是)Correctly classified spams: 436其中几乎所有垃圾邮件都被正确
浏览 0修改于2012-01-26得票数 2
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因此，我创建了一个模型，将电子邮件分类为不同的类别，就像垃圾邮件过滤器一样。我将模型部署为一个webservice，没有问题，但我无法理解如何使用它来预测新电子邮件的输出类别。如何预处理新的电子邮件(主题和消息体)以匹配模型/webservice的输入格式？我训练的模型大约有1000个特征，对应于训练数据集中最频繁的1000个单词。我要把这封新邮件转过来吗？我只是在搜索新邮件中的特征/单词吗？我觉得有件明显的事我错过了。
我用蟒蛇，雪橇和熊猫
浏览 0提问于2020-06-05得票数 1
假设我有一个垃圾邮件-非垃圾邮件分类器。如果一封新的电子邮件已经被分类为垃圾邮件，如何确定邮件中的单词主要负责分类器将其分类为垃圾邮件。例如，如果一封邮件包含以下文本：将邮件归类为垃圾邮件的主要单词是“免费10000美元”。
浏览 0提问于2016-07-06得票数 0
我有一个从电子邮件语料库中提取的500个最频繁出现的单字的特征集。我一直在使用c5.0根据测试电子邮件中出现/不出现的每个单词对电子邮件进行分类。现在，我需要计算特征集中术语的困惑程度，并使用它对电子邮件进行分类。我想知道谁在语言建模方面有任何经验，并且知道我将如何计算模型的困惑，任何帮助都会很好！我只需要一个关于如何开始的提示...也许可以链接到“使用困惑计算和分类的笨蛋指南”！！
非常感谢！
浏览 1修改于2011-03-23得票数 11
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目前，我正在尝试使用kNN分类对垃圾邮件进行分类。数据集以词袋表示法表示，它包含约x。10000个观测值，约900个功能。Matlab是我用来处理数据的工具。
浏览 2提问于2014-03-22得票数 0
我正在建立一个电子邮件分类模型。ngram_range= (1,2), 我正在使用LogisticRegression进行分类我只使用来自该数据库的3300行，并且平衡了我的数据库，即每个类别的300封电子邮件。
11类* 300封电子邮件= 3300行。
浏览 1提问于2020-06-10得票数 0
正如我在问题标题中提到的，当我从主机($ mail xyz@gmail.com)本地发送邮件时，SPF和DKIM总是会通过，但是邮件仍然在垃圾邮件文件夹中结束。
浏览 0修改于2011-06-24得票数 2
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我正在尝试构建一个垃圾邮件分类器。我还试图提取X字段，这并不是一项困难的任务.然而，X-mailer的问题是，如果它不存在，那么它很好地表明电子邮件是垃圾邮件，然而，当垃圾邮件发送者试图混淆X-mailer并将其填充到混淆的文本时，我如何区分这两种类型的数据-混淆的X邮件内容和合法的X-mailer。str_count(email_corpus[[i]]$meta$header, "^Received: from"))
}
浏览 1修改于2014-07-06得票数 0
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如何将文本数据转换为LibSVM文件格式，以训练垃圾邮件分类模型。SVMFiles已经被标记了吗？
浏览 4提问于2018-01-05得票数 0
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