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10,height/2-10,Color.RED); botRight=new Block(width/2,height/2,width
浏览 0提问于2012-11-09得票数 0
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其中一些是分类变量，因此我将它们转换为虚拟对象，并始终将一个类别设置为空，因为它是基本类别。现在我已经有了53个解释变量。我想做一个岭回归，以获得样本外预测的最佳模型。为此，我想使用glmnet包。在13个解释变量中，我想创建2-10次的多项式，并构建正常变量和所有多项式变量的所有可能的相互作用项。我也想要相互作用项的2-10次的多项式。
浏览 1修改于2019-08-04得票数 0
n = int(input("Fibonacci sequence (2-10): "))b = 1count = 1print("Fibonacciend = " ") a = b sum = a + bFibonacci sequence (2-Fibonacci sequence (2-10): 1
浏览 11提问于2020-05-11得票数 0
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'Wednesday', 'Thursday', 'Friday', 'Saturday', 'Sunday']"> </a></template>{
浏览 2提问于2020-02-05得票数 0
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drawFace(); drawHand();
line((width/2-10),0,(width/2-10),height); line(0,(height/2-10),width,subir para direita
if (actualX &l
浏览 3修改于2016-05-28得票数 0
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浏览 3修改于2012-11-09得票数 3
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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
如果手动输入每个图像的路径，则此页面很容易设置，如下所示： pdf.image("/Users/Foo/Graph1.png", 5, 20, WIDTH/2-10) pdf.image("/Users/Foo&#
浏览 3修改于2022-10-26得票数 -1
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之后禁用了SPF记录的错误检查
不幸的是，我仍然有大约2-10家公司的每日谁不能给我们电子邮件，因为他们的SPF记录有丢失的IP地址，失踪包括，等等。我真的厌倦了浏览我们的日志，查找所有我们收到的邮件地址，这样我就可以告诉那些公司，一个合适的SPF记录对他们来说会是什么样子。我是说他们根本不知道他们的邮件是从哪里来的.
浏览 0提问于2018-08-22得票数 0
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我有一个数据集，大约有12个分类变量，级别在2-10之间，以及其他数值变量。大约280张唱片。我使用r中的r包对丢失的数据执行所有默认设置的归责。
浏览 6提问于2019-11-13得票数 3
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它有2项投入：
A:选择不同选项卡的应用程序中的大约有2-10张截图.这些是由用户制作的，所以我可以告诉他“选择程序的上部区域”或“选择整个窗口”，但我不能期望像素的完美精度。有谁知道如何进行这种分类吗？我是否应该在截图上使用一些过滤器(如中值或模糊)，然后运行一些分类算法？或者提取其他特征进行分类(FFT，直方图，..)？
浏览 4提问于2011-06-16得票数 2
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下面是一个示例：
df = pandas.DataFrame(results, columns=[&#
浏览 50修改于2019-11-07得票数 1
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得票数 1
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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
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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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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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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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