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我在机器学习和模式识别领域工作了8-10年。我用它来进行图像分类和识别。最近，我开始学习一些数据挖掘的知识。数据挖掘与分类有多大关系？或者，作为一个有图像分类经验的人，我可以从事数据挖掘工作吗？
浏览 3修改于2019-05-03得票数 2
我正在使用Opencv 2.4.8实现一个图像分类解决方案。不是的。测试图像的数量=约4000有18个分类器，每个网格块1个。
最终输出基于对所有SURF描述符的所有18个分类器的输出的重要性投票。问题是支持向量机分类耗费了很多时间(每张图像大约600毫秒)。提出这项技术的IEEE论文报告了21fps的速度。我实现的程序的速度要慢8-10
浏览 1提问于2015-02-10得票数 0
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我有近8-10个变量(其中2个是离散的、分类的)和一个单一的数值目标参数的大约5000到6000次观测。根据初始评价，随机森林回归可能是当前情况下的一个很好的算法。
浏览 0修改于2020-04-21得票数 1
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我想将数字从0:15分类为5类：A, B, C, D, E, F0-1: Class A5-7: Class C11-13: Class
浏览 0修改于2016-11-01得票数 3
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我已经根据age_Cate对订单进行了分类，并对结果进行了旋转。
行索引是不同的顺序类型，列是年龄组。该值是待定订单的计数。
用于创建上表的代码。"count",fill_value = 0,dropna = False ,margins=True,margins_name="Total").sort_values(['0-4','5-7','8-10','11-15','16-21','
浏览 4修改于2022-09-08得票数 0
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
我想把这个打开一些大型数据库，而不仅仅是邮件文件。我们有大约8-10 We的大型数据库和200 We的小型数据库。有人能证实这是否属实吗？
浏览 0修改于2012-11-09得票数 0
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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
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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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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例如，如果我必须从web服务器下载8-10个小文件(2-6 kB)，那么创建8-10 NSConnection请求有意义吗?还是最好一次请求一个下载8-10个文件(假设服务器支持这样的请求)？
浏览 8提问于2010-08-21得票数 4
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目标：给出任意文本，根据年龄范围对其进行分类，即根据其可读性进行分类。所以我的课程将是年龄范围(简化)：5-6，6-8，8-10，10-14，14-16，成人。问题：
训练数据并没有在这样好的不相交的范围内被分割。这些范围可能重叠。有些文本是(手动)分类的10-12范围，另一些，来自不同的来源，被归类为11-13，或8-13，等等。你将如何处理这个问题？修改过滤/培训？不是修改它们，而是以不同的方式解释结果？
浏览 1修改于2012-11-25得票数 0
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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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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
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
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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
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
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
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