Advertisement

SVM在机器学习中的垃圾短信数据分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本研究运用支持向量机(SVM)算法对大量手机短信数据进行分析处理，旨在有效识别并分类垃圾信息，提升用户体验。通过优化SVM参数和特征选取，提高模型准确率与实用性，为用户提供更加安全、干净的通讯环境。 在机器学习领域中，支持向量机（SVM）可以用于处理垃圾短信数据的问题。通过应用SVM算法，我们可以有效地识别并分类大量的短信数据，从而帮助用户过滤掉不必要的信息骚扰。这种方法利用了SVM强大的模式识别能力来区分正常通信与潜在的营销或诈骗内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • SVM在机器学习中的垃圾短信数据分析
    优质
    本研究运用支持向量机(SVM)算法对大量手机短信数据进行分析处理，旨在有效识别并分类垃圾信息，提升用户体验。通过优化SVM参数和特征选取，提高模型准确率与实用性，为用户提供更加安全、干净的通讯环境。 在机器学习领域中，支持向量机（SVM）可以用于处理垃圾短信数据的问题。通过应用SVM算法，我们可以有效地识别并分类大量的短信数据，从而帮助用户过滤掉不必要的信息骚扰。这种方法利用了SVM强大的模式识别能力来区分正常通信与潜在的营销或诈骗内容。
     
  • 基于SVM的垃圾短信分类
    优质
    本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的垃圾短信自动分类方法，通过特征提取和模型训练有效识别并过滤垃圾信息。 短信作为一种重要的交流方式，在人们的日常生活中发挥着越来越大的作用。随着短信的广泛使用，垃圾短信也给人们的生活带来了严重的困扰。因此，研究高效实用的垃圾短信分类方法非常必要。此代码通过Python实现了基于SVM（支持向量机）的垃圾短信分类。
     
  • JavaWeb SVM垃圾短信分类源码
    优质
    本项目提供基于JavaWeb开发的SVM算法实现垃圾短信分类的源代码，适用于学习和研究信息过滤技术。 该论文主要探讨了在深度学习领域中的一个特定问题，并提出了一种新的解决方案。研究者通过实验验证了所提方法的有效性，并与其他现有技术进行了比较分析。此外，文中还讨论了这一新方案的潜在应用及其对相关领域的可能影响。 请注意，上述内容是对原文主旨思想的一个概述而非直接引用或复制粘贴自任何特定来源；因此，在撰写正式文档时，请务必查阅原始文献以获取准确信息和详细数据。
     
  • 用于机器学习的垃圾分类数据集
    优质
    本数据集专为机器学习设计，涵盖各类垃圾图像及其标签，旨在通过训练模型实现高效精准的垃圾分类。 该数据集包含了2527张生活垃圾图片。创建者将垃圾分为6个类别：玻璃（glass），共501张；纸（paper），共594张；硬纸板（cardboard），共403张；塑料（plastic），共482张；金属（metal），共410张；一般垃圾（trash），共137张。所有物品均放置在白板上，在日光或室内光源下拍摄，图片压缩后的尺寸为512 * 384。
     
  • 中文垃圾短信数据集.rar
    优质
    该资源为中文垃圾短信数据集压缩文件，包含大量标记了类别（ spam 或 ham）的真实世界短信样本，适用于自然语言处理和机器学习研究。 数据集包含超过1万条短信记录，其中垃圾短信被标记为1，正常短信被标记为0。
     
  • 中文垃圾短信数据集.zip
    优质
    该数据集包含大量的中文垃圾短信样本，旨在帮助研究者和开发者识别并过滤手机中的骚扰信息。下载后可应用于自然语言处理及机器学习模型训练中。 包含80万条带标注的中文短信（其中1表示垃圾短信，0表示正常短信）；20万条不带标注的中文短信；参考项目：https://github.com/hrwhisper/SpamMessage 重写后的内容如下： 含80万条带有标签的中文短信数据集，其中包括标记为“1”的垃圾信息和标记为“0”的常规信息。此外，还有20万条未加标注的中文短信供研究使用；参考项目：该项目地址提供了一个关于识别与处理垃圾消息的研究框架及资源。
     
  • 中文垃圾短信数据集.zip
    优质
    本数据集包含大量中文垃圾短信样本，旨在提供一个全面的资源库以支持语言处理和机器学习模型训练，帮助识别与过滤垃圾信息。 包含80万条带标注的中文短信数据集（其中1表示垃圾短信，0表示正常短信）；另有20万条不带标注的中文短信。参考项目：https://github.com/hrwhisper/SpamMessage 重写后： 该数据集中有80万条已标记的中文短信样本，包括垃圾信息和普通信息两类（1代表垃圾短信，0代表正常短信）。此外还包含20万条未标注的中文短信。参考项目提供了更多相关信息。
     
  • 中文垃圾短信的NLP数据集
    优质
    本数据集专注于构建和收集中文垃圾短信样本，旨在通过自然语言处理技术识别并过滤不良信息，提升用户体验。 标签为0的短信示例：乌兰察布丰镇市法院成立爱心救助基金1 长期诚信在本市作各类资格职称以及印 章、牌等事宜，详情请联系李伟。 重写后的内容去除了联系方式和链接信息，并保留了原意。
     
  • 中文垃圾短信的NLP数据集
    优质
    本数据集专注于收集和标注中文垃圾短信样本，旨在提供一个全面、高质量的语料库，助力自然语言处理领域中垃圾信息识别的研究与应用。 标签为0的短信示例：乌兰察布丰镇市法院成立了爱心救助基金。
     
  • 垃圾短信数据集.rar
    优质
    该文件包含一个用于训练和测试机器学习模型识别垃圾短信的数据集，旨在帮助用户过滤不必要信息，提高通信质量。 垃圾短信数据集包含了各种类型的垃圾短信样本，用于训练机器学习模型识别并过滤此类消息。这些数据有助于提高通讯应用的安全性和用户体验。