使用Python编程语言和一些常见的机器学习库搭建朴素贝叶斯模型来实现基于机器学习的垃圾邮件过滤系统。...【查看原文】
垃圾邮件的大量存在严重威胁着电子邮件系统的安全和效率。基于深度学习的垃圾邮件识别技术已经成为目前最有效的解决方案之一。本文将详细介绍使用深度学习技术进行垃圾邮件识别的方法，并提供相应的代码实现。 随着
深度学习编程
柠檬味拥抱 2023-06-20
进行基于机器学习的垃圾短信过滤研究与实现是一个涉及自然语言处理和机器学习的项目。这个研究的目标是利用机器学习技术来准确地识别和过滤垃圾短信，从而提高用户的通信质量和安全性。以下是一个概要和实现这个研究的基本步骤。研究设计概要1. 引言垃圾短信过滤的重要性和应用场景机器学习在垃圾短信过滤中的作用研究目标和预期成果2. 相关工作传统垃圾短信过滤方法机器学习技术在垃圾短信过滤中的应用现有研究的局限性和改进空间3. 研究方法数据收集（垃圾短信和正常短信数据集）数据预处理（文本清洗、分词、特征提取）机器学习模型的选
机器学习
邝煜云 2024-01-01
《基于机器学习的电影推荐系统》是一个涉及程序设计的课题，其目标是使用机器学习算法来提供用户个性化的电影推荐。首先，实现这个课题需要进行数据采集和预处理。这可以通过爬取电影网站上的电影信息和用户评分数据来完成。数据采集可以使用网络爬虫程序，将电影信息和用户评分数据存储到数据库中。接下来，需要进行数据清洗和特征提取。数据清洗包括去除重复数据、处理缺失值和异常值等。特征提取可以从电影信息中提取出与推荐相关的特征，如电影类型、演员、导演等。同时，用户个性化特征也需要被考虑，如用户历史评分、用户喜好等。然后，需要选
全微程序设计 2023-09-07
《基于机器学习的智能推荐系统》是一个基于机器学习技术开发的智能推荐系统，下面从程序设计角度对其进行解析。 需求分析：首先，需求分析是任何项目的第一步。在这个阶段，需要明确用户的需求和期望，确定需要推荐的内容类型（例如电影、音乐、商品等），以及推荐系统应该具备的功能和特性。2. 数据收集与预处理：推荐系统需要大量的用户数据和目标内容数据来进行训练和预测。数据收集的方式可以是用户主动提供，也可以是从第三方平台或公开数据集中获取。在数据收集之后，还需要对数据进行预处理，包括数据清洗、去噪、归一化等，以确保数据质
全微程序设计 2023-09-10
《基于机器学习的新闻推荐系统设计》是一个涉及到机器学习和推荐系统的课题实现。从专业的程序设计角度，以下是对该课题实现的解析： 数据收集和处理：该系统需要收集大量的新闻数据作为训练集。这些数据可以通过爬虫程序从新闻网站上获取。获取到的数据需要进行预处理，包括去除HTML标签、分词、去除停用词等操作，以便后续的特征提取和模型训练。2. 特征提取：在基于机器学习的推荐系统中，对于每篇新闻文章，需要从中提取一些有用的特征，以便后续的模型训练。例如，可以提取文章的关键词、作者、发布时间、文章长度等特征。这些特征可以
全微程序设计 2023-09-11
本文介绍如何通过Java SDK获取已创建的Collection对象。 如插入Doc、检索Doc、管理Partition等
DashVector 2024-12-30
前言 由于部分学生想要新的录播课, 所以我决定重新从零到一的出一套2025年的教学笔记和录播课, 以及直播课程. zdppy这个框架起步于2019年, 至今已有六年的历史, 到如今, 已经是一个非常成
Python私教 2024-12-30
在开发过程中，我们经常需要与GPT等大模型进行交互，并解析其返回的内容。传统的做法可能是手动编写正则表达式来提取所需的信息，但这种方式不仅繁琐，还容易出错。今天，我将介绍一种更优雅、更高效的方式——使
大橙子打游戏 2024-12-30
在java编写代码中经常会遇到某些重复判定或者去重的操作，包括： 数据清洗：从数据库或其他来源获取的数据可能包含重复项，需要去重。 用户输入：前段传入的数据可能存在重复，需要校验去除重来避免处理时出现
荧光石 2024-12-30
## 1 前后端开发模式的演变 jQuery时对大部分Web项目，前端不能控制路由，要依赖后端项目的路由系统。通常，前端项目也部署在后端项目的模板里，项目执行示意图： 