Классификация спама с применением методов машинного обучения
Возможность применения машинного обучения при классификации спама. Структура файла "spam". Программный код использования библиотеки pandas, перевода категориальных признаков в числовые. Код тестирования различного количества нейронов, его анализ.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 17.02.2019 |
| Размер файла | 1,0 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Сущность и история появления понятия "спам", его современная трактовка. Место и значение спама в Интернете, методы и пути борьбы с данным негативным явлением. Разновидности спама и определение их опасности для компьютера, способы избегания спамовых атак.
реферат [17,4 K], добавлен 03.05.2010История автоматизированного перевода. Современные компьютерные программы перевода. Сфера использования машинного перевода. Формы организации взаимодействия человека и ЭВМ в машинном переводе. Интерредактирование и постредактирование машинного перевода.
курсовая работа [30,0 K], добавлен 19.06.2015Проблема спама и его место в сети Интернет. Антивирусные программы и спам-фильтры. Типы массовых рассылок. Реклама незаконной продукции. Доля спама в почтовом трафике Рунета. Письма счастья, DoS и DDoS-атаки, "нигерийские письма" и другие виды спама.
презентация [269,3 K], добавлен 21.03.2014Создание системы предобработки данных; разработка системы классификации на базе методов и алгоритмов машинного обучения, их реализация в программной системе. Предобработка информации, инструкция пользователя, система классификации, машинный эксперимент.
дипломная работа [917,1 K], добавлен 31.01.2015Machine Learning как процесс обучения машины без участия человека, основные требования, предъявляемые к нему в сфере медицины. Экономическое обоснование эффективности данной технологии. Используемое программное обеспечение, его функции и возможности.
статья [16,1 K], добавлен 16.05.2016Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.
дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017История возникновения спама как одного из негативных последствий развития современных информационных технологий. Динамика его объёма в почтовом трафике за последние 15 лет. Виды спама и его тематический спектр, а также основные страны-источники.
статья [29,9 K], добавлен 24.03.2014История возникновения, эволюция машинного перевода. Основные требования к коммуникативной эквивалентности. Последовательность формальных операций в системе машинного перевода, ее концепции развития. Переводчик для офиса. Преимущества электронных словарей.
презентация [455,3 K], добавлен 22.10.2013Вред, наносимый спамом. Последний писк спамерской моды. Невеселые перспективы, естественные ограничители SMS-спама. Автоматизированные антиспам-системы. Спам от любимого оператора и друзей-абонентов. Интернет без спама. Электронные "почтовые марки".
реферат [39,2 K], добавлен 30.04.2011Понятие, история появления и распространенные виды спама. Профилактика и методы борьбы со спамом. Спам в России: статистика, законодательство, основные проблемы. Решения для борьбы со спамом на предприятии. Характеристика закона против спама в США.
курсовая работа [55,2 K], добавлен 02.05.2011Виды машинного обучения, его основные задачи и методы. Подходы к классификации: логистическая регрессия, наивный байесовский классификатор, стохастический градиентный спуск, K-ближайший сосед, дерево решений, случайный лес, метод опорных векторов.
курсовая работа [436,9 K], добавлен 14.12.2022Історія машинного перекладу як науково-прикладного напряму. Теорія машинного перекладу. Особливості використання систем, орієнтованих на персональні комп’ютери. Напрямки розвитку та застосування машинного перекладу. Приклади систем машинного перекладу.
реферат [21,5 K], добавлен 19.02.2011Получение и обработка данных о веб-сайте. Иерархическая классификация, алгоритмы машинного обучения. Решающие деревья, плоские классификаторы. Метрики оценки качества. Полная точность (accuracy), кросс-валидация. Параллельные вычисления, хранение данных.
курсовая работа [276,8 K], добавлен 04.09.2016Исследование современных технологий машинного перевода. Изучение классификации систем перевода. Характеристика особенностей работы с электронным словарем. Языковые инструменты Google. Программы для проверки правописания и грамматики, текстовые редакторы.
реферат [917,0 K], добавлен 02.11.2014Популярность алгоритмов машинного обучения для компьютерных игр. Основные техники обучения с подкреплением в динамической среде (компьютерная игра "Snake") с экспериментальным сравнением алгоритмов. Обучение с подкреплением как тип обучения без учителя.
курсовая работа [1020,6 K], добавлен 30.11.2016Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Организация проверки результатов обучения и оценки знаний, использование систем тестирования, основные требования к ним. Создание современной модели WEB-сервиса тестирования знаний; программная реализация; защита от копирования информации и списывания.
курсовая работа [24,1 K], добавлен 11.05.2012Обучение через Интернет. Обзор систем дистанционного обучения. Система дистанционного обучения Learning Space 5.0. Создание базы данных. Запуск установочного файла для создания файла config.php. Структура каталога CMS Moodle. Создание нового курса.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 27.04.2009Человеко-машинный интерфейс. Текстовый и смешанный (псевдографический) интерфейсы. Применение человеко-машинного интерфейса в промышленности. Программные средства для разработки человеко-машинного интерфейса. Среда разработки мнемосхем GraphworX32.
дипломная работа [5,3 M], добавлен 19.03.2010Понятие базы знаний для управления метаданными. Особенности баз знаний интеллектуальной системы. Языки, используемые для разработки интеллектуальных информационных систем. Классические задачи, решаемые с помощью машинного обучения и сферы их применения.
реферат [16,9 K], добавлен 07.03.2010
