文章 2024-05-11 来自:开发者社区

基于贝叶斯算法的手机垃圾短信过滤

1 目的    我们的目标是利用机器学习技术,根据样本的特征来有效地过滤和识别垃圾信息。通过训练机器学习模型,我们可以使其学会区分正常信息和垃圾信息的特征,从而自动过滤掉不需要的、无用的或有害的信息,提高信息处理的效率和准确性。这将有助于减少信息过载和提高用户体验,特别是在处理大量信息的场景中,如电子邮件、社交媒体和在线论坛等。通过不断优化模型和提高过滤准确率,我们可以为用户提供更加智能...

基于贝叶斯算法的手机垃圾短信过滤
文章 2022-06-13 来自:开发者社区

【人工智能】机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类

朴素贝叶斯算法输入:样本集合D={(x_1,y_1),(x_2,y_2)~(x_m,y_m); 待预测样本x; 样本标记的所有可能取值{c_1,c_2,c_3~c_k}; 样本输入变量X的每个属性变量X^i的所有可能取值{a_i1,a_i2,~,a_iAi};输出:待预测样本x所属的类别 1.计算标记为c_k的样本出现概率。2.计算标记c_k的样本,其...

【人工智能】机器学习及与智能数据处理Python使用朴素贝叶斯算法对垃圾短信数据集进行分类

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