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3
回答
如何在垃圾
邮件
-非垃圾
邮件
分类
器中获得突出的单词?
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
1
回答
基于短语匹配的NLP特征生成
我正在建立一个模型来对电子
邮件
内容进行
分类
,以决定电子
邮件
是否应该导致JIRA票证被“抬高”或“不引发”。我遇到的问题是,数据非常不平衡,只有大约
11
%被归类为“提出”。到目前为止,随机森林
分类
器提供了最高的准确率,但真实的阳性率/召回率在40%左右,我似乎无法在此增加。我已经得到了一个短语的清单,如果它们包含在电子
邮件
内容,然后在所有可能的情况下,一张票需要提高。
浏览 0
修改于2019-08-12
得票数 1
回答已采纳
2
回答
按单个月和计数对最后3个月的数据进行SQL查询
我有一个数据库已经发出了电子
邮件
。列是SendDate和MailFrom。每发一封电子
邮件
都是记录。我想提出一份报告,显示在过去3个月中,有多少电子
邮件
是按月份和地址
分类
的:样本数据只需:clienta@mailer.com
浏览 4
提问于2016-02-09
得票数 0
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1
回答
我的朴素贝叶斯训练数据需要成比例吗?
我将以垃圾
邮件
分类
为例。典型的方法是手工
分类
随机抽样的电子
邮件
,并使用它们来训练NB
分类
器。 这些功能变得过于非垃圾
邮件
沉重。该算法在
分类
中隐式使用概率(垃圾
邮件
浏览 0
提问于2015-10-28
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1
回答
如何在Outlook中对电子
邮件
进行
分类
然后再从Excel发送
我在Excel中有一个通过Outlook发送电子
邮件
的宏,它工作得很好.但在我的公司,他们最近增加了一个电子
邮件
分类
。我可以在代码中插入吗?如果一次发送2.000封电子
邮件
,我将不得不在任何
分类
按钮上点击2.000次。 Sub ContatoAtivo() Application.DisplayAlertsFor X
浏览 0
修改于2020-04-26
得票数 0
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1
回答
无监督文本
分类
我已经使用Python3和sklearn构建了一个垃圾
邮件
分类
器。对于垃圾
邮件
/火腿
分类
,我使用了支持向量机,它有相当好的准确率(~99%) 我现在面临的问题是,一旦我对垃圾
邮件
进行了
分类
,我想自动地对它们进行
分类
,例如:与政治相关的
邮件
,与音乐相关的
邮件
等等,并将它们放入特定的桶中挑战是我不能用特定类型的
邮件
训练算法,因为我不知道收件箱中会出现什么类型的
邮件
,所以我被困在这个阶段。如果有
浏览 1
提问于2016-01-26
得票数 1
2
回答
如何根据
分类
术语显示注册表单字段?
我有三个
分类
术语。我想根据
分类
学术语在注册表格中显示不同的字段。
分类
学术语2:
分类
学术语3: 有可能吗?
浏览 0
修改于2012-08-08
得票数 1
1
回答
贝叶斯网络可以在没有垃圾
邮件
训练集的情况下检测垃圾
邮件
吗
嗨,我有一个关于我正在尝试开发的系统的概念性问题,该系统试图对电子
邮件
进行
分类
。我有大量(>100k)非垃圾
邮件
和大量未
分类
邮件
。那么,有没有可能使用一种方法(也许是贝叶斯)来检测垃圾
邮件
,而不需要垃圾
邮件
的数据集?我真的需要对垃圾
邮件
进行
分类
吗?
浏览 0
提问于2013-05-29
得票数 1
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1
回答
垃圾
邮件
分类
-机器学习
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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5
回答
禁用Gmail自动
分类
?
Gmail有一个自动
分类
功能,它将
邮件
分类
为各种类别(社交、促销、更新等)。我想有一个“更新”选项卡,但我想禁用自动
分类
,以便唯一的
邮件
进入这个类别是
邮件
,我设置了一个过滤器。目前,我的
邮件
已进入标签,但标签并不像类别中的标签那么好。 是否有办法防止
邮件
自动分配给类别?
浏览 0
修改于2016-03-04
得票数 4
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2
回答
在python中根据电子
邮件
主题和正文进行多
分类
主题栏是指
邮件
Subject和问题描述,问题详情栏是指
邮件
正文。前面的队列列由25+不同的类别组成。请建议我需要遵循的
分类
方法。我需要使用哪些ML模型来训练数据和测试数据。
分类
更像gmail收件箱
分类
:主要
分类
、社交
分类
和促销
分类
。
浏览 1
提问于2018-02-22
得票数 0
2
回答
有谁知道在java或c#中有一个很好的开源垃圾
邮件
检查器?
我想要自动检查新文章或评论是否为垃圾
邮件
。我正在寻找一些可以开箱即用的东西。更新:也许如果这样的东西不存在,有没有人知道下载了大量垃圾
邮件
和非垃圾
邮件
的
分类
,可以输入贝叶斯
分类
器?
浏览 2
修改于2010-03-31
得票数 0
回答已采纳
1
回答
仅适用于原始
邮件
的Outlook规则
我有一个规则,可以搜索正文
邮件
并查找短语。如果找到该短语,则对
邮件
进行
分类
。工作很好,除了我需要的规则,只
分类
原始
邮件
,而不是任何
邮件
的回复该
邮件
。 这可以通过规则实现吗?
浏览 15
提问于2021-04-10
得票数 0
1
回答
基于PowerShell的办公文稿
分类
Titus
分类
是一个用于对电子
邮件
进行
分类
的第三方系统。在使用PowerShell发送之前,我需要对一些电子
邮件
进行
分类
。我知道如何使用PowerShell的com Outlook.Application创建和编辑电子
邮件
。我只是不知道如何对电子
邮件
进行
分类
。
浏览 0
提问于2018-04-12
得票数 1
1
回答
如何找到影响
分类
的有影响的词?
所以我知道有很多方法可以把句子
分类
。就像情感分析(积极,消极,中立),垃圾
邮件
(垃圾
邮件
,而不是垃圾
邮件
)等等。我想问的是,我如何找到对
分类
最负责的词。那么,我如何找到影响
分类
的单词呢?
浏览 0
修改于2018-07-04
得票数 1
2
回答
Weka中“混淆矩阵”的混淆
我在LingSpam数据集上运行支持向量机
分类
器,并在WEKA中得到以下混淆矩阵:如果我们考虑合法的->正类和垃圾
邮件
->负面类,那么True Positives=2405和True Negatives如果你读了“困惑表”部分,它看起来像是假的Positives=
11
和假的Negatives=7。但是如果你读了 (请使用Ctrl+F并搜索‘所有这些数字意味着什么?’),它似乎是假的Positives=7和假的Negatives=
11
。 我很困惑:请帮帮我!此外,IR_Precision和IR_Rec
浏览 4
修改于2014-05-21
得票数 0
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3
回答
朴素贝叶斯垃圾
邮件
过滤中个体概率的组合
我目前正试图通过分析我收集的一个语料库来生成一个垃圾
邮件
过滤器。| hatred | 11.5 | 5.5 | | scum |
11
在没有明确定义垃圾
邮件
的评论语料库时,贝叶斯
分类
不能执行。由于任何一个评论都有可能(而且很可能)得到不同用户的垃圾
邮件
和火腿评级,所以不可能生成垃圾评论的严格
分类
。最
浏览 7
修改于2017-02-08
得票数 18
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3
回答
可扩展的电子
邮件
自动
分类
服务
我们目前正在开发一个应用程序,使用户能够注册一个或多个电子
邮件
帐户,以便他的电子
邮件
可以自动
分类
。前端是使用Ruby实现的,而后端(电子
邮件
分类
器)是用java编写的,并使用WEKA API。问题是我们如何以可伸缩的方式集成前端(用Ruby编写的Web界面)和后端(用java编写的电子
邮件
分类
器)(同时处理大量用户)。
浏览 0
提问于2012-05-06
得票数 3
1
回答
族裔
分类
错误:
11
Segmentation fault:
11
可能出了什么问题。在cpp更新之前,它起作用了。
浏览 0
修改于2016-04-05
得票数 3
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3
回答
正在为
邮件
OlderThan创建outlook规则:[x]天?
我有outlook规则,它将我的电子
邮件
分类
为不同的类别。我更喜欢
分类
,而不是移动到文件夹,因为有时某些电子
邮件
可能包含多个类别。我想自动删除
分类
为:新闻和1周以上的电子
邮件
然而,outlook中似乎没有“日期早于”的规则,所以我不能创建一个规则来做这件事。您可以获得与自定义搜索文件夹相当接近,但不完全(自定义搜索可以让您搜索“类别”和“收到日期”,但不是“旧于”,所以我能做的最好的是设置搜索
分类
(奇怪的是,预先构建的搜索文件夹选项允许“旧于”选择通过旧
邮件<
浏览 0
提问于2017-01-10
得票数 4
回答已采纳
第 2 页
第 3 页
第 4 页
第 5 页
第 6 页
第 7 页
第 8 页
第 9 页
第 10 页
第 11 页
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