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人工智能与模式识别作业4:基于SVM的垃圾邮件分类.zip
人工智能与模式识别作业4:基于SVM的垃圾邮件分类.zip
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人工智能与模式识别作业4:基于SVM的垃圾邮件分类.zip
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垃圾邮件分类
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毕业设计，基于SVM分类器的动作识别系统.zip
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1、该资源内项目代码都经过测试运行成功，功能ok的情况下才上传的，请放心下载使用！ 2、本项目适合计算机相关专业(如计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用，也适合小白学习进阶，当然也可作为毕设项目、课程设计、作业、项目初期立项演示等。 3、如果基础还行，也可在此代码基础上进行修改，以实现其他功能，也可直接用于毕设、课设、作业等。 -------- 下载后
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模式识别（模型选择，SVM，分类器）作业解答+代码.docx
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Adaboost算法的设计思想。从机器学习的角度简述模型选择的基本原则。丑小鸭定理；Occam剃刀原理；最小描述长度定理。简述分类器集成的基本方法。推导Hard-Margin SVM的优化目标。解释Hinge Loss在SVM中的意义。编程：从MNIST数据集中选择两类，对其进行SVM分类，可调用现有的SVM工具利用sklearn库进行svm训练MNIST数据集，准确率可以达到90%以上。
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SVM实战之垃圾邮件过滤
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NULL 博文链接：https://luchi007.iteye.com/blog/2260128
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利用朴素贝叶斯模型识别垃圾邮件，http://blog.csdn.net/gane_cheng/article/details/53219332
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