Identifisering av spam-e-poster
Kyryl Sidak
Python
11 Chapters
0 Studying now
Klassifiser e-poster som spam eller ikke-spam ved å analysere innholdet i e-postene. Forhåndsprosesser tekstdata ved hjelp av teknikker som tokenisering og vektorisering, og bruk maskinlæring for å bygge og evaluere en klassifiseringsmodell. Utvikle et pålitelig verktøy for å identifisere spam-e-poster.
Teknologi
Python
Språk
Nb
Vurdering
Kapitler
11
Laster Inn Datasettet
Kolonnejusteringer
Foreløpig Analyse
Visualisering av Målfordelingen
Tekstrensing
Tokenisering
Funksjoner og Målvariabel
Train-Test-Splitt
Vektorisering
Modellering
Evaluering av Modellen
0%
Laster Inn Datasettet
Kolonnejusteringer
Foreløpig Analyse
Visualisering av Målfordelingen
Tekstrensing
Tokenisering
Funksjoner og Målvariabel
Train-Test-Splitt
Vektorisering
Modellering
Evaluering av Modellen
Kursbeskrivelse
Klassifiser e-poster som spam eller ikke-spam ved å analysere innholdet i e-postene. Forhåndsprosesser tekstdata ved hjelp av teknikker som tokenisering og vektorisering, og bruk maskinlæring for å bygge og evaluere en klassifiseringsmodell. Utvikle et pålitelig verktøy for å identifisere spam-e-poster.
