ljx02 / Spam_Email_Classificaton
使用朴素贝叶斯、SVM、逻辑回归、RF、XGBoost、LightGBM的方法实现垃圾邮件分类任务，博客链接：https://blog.csdn.net/ljx0951/article/details/106116944
☆51Updated last year
Alternatives and similar repositories for Spam_Email_Classificaton:
Users that are interested in Spam_Email_Classificaton are comparing it to the libraries listed below
- Naive Bayesian algorithm for spam classification 朴素贝叶斯算法用于垃圾邮件分类☆62Updated last year
- 软件工程课程设计项目/Lab409：基于词典方法和机基于器学习方法的中文情感倾向分析（Web）☆122Updated 7 years ago
- 朴素贝叶斯中文垃圾邮件分类器☆66Updated 9 years ago
- 电影评论情感分析，利用LSTM进行分类，数据集为IMDB情感分析数据集，使用已经训练好的词典向量模型☆24Updated 6 years ago
- 基于CNN的垃圾邮件分类系统☆20Updated 4 years ago
- 本科毕业设计的内容，社交媒体文本中的情感分析，运用了情感字典和机器学习的方法☆57Updated 7 years ago
- 网络舆情分析系统☆27Updated 5 years ago
- 本项目主要是利用LSTM来对中文文本进行情感分类，包含四个类别（愤怒，焦虑，抑郁，伤感）☆55Updated 5 years ago
- 京东评论情感分析模型，主要包括1、数据获取及探索性分析；2、文本预处理、文本分词、文本向量化、特征提取、☆79Updated 5 years ago
- 一些机器学习算法的demo。普通最小二乘法，决策树（Iris鸢尾花数据集），KNN（mnist手写数字数据集），朴素贝叶斯分类西瓜数据集，trec06c数据集垃圾邮件分类（spam），逻辑斯蒂回归，随机梯 度下降SGD与全梯度下降的对比，mnist中8和9的二分类，泰坦尼克号…☆178Updated 6 years ago
- 基于Word2Vec+SVM对电商的评论数据进行情感分析☆135Updated 6 years ago
- 2020年第八届泰迪杯数据挖掘C题“智慧政务文本挖掘”特等奖作品（论文与代码）☆65Updated 4 years ago
- 对豆瓣影评进行文本分类情感分析，利用爬虫豆瓣爬取评论，进行数据清洗，分词，采用BERT、CNN、LSTM等模型进行训练，采用tensorboardX可视化训练过程，自 然语言处理项目\A project for text classification, based on to…☆150Updated 2 years ago
- 基于pytorch进行文本多分类，主要模型为双向LSTM，预测准确率83%☆42Updated 4 years ago
- python实现基于贝叶斯的简单垃圾邮件分类☆149Updated 9 years ago
- 毕业设计，基于自然语言处理的微博用户情感分析系统☆36Updated 2 years ago
- 基于深度学习（LSTM）的情感分析（京东商城数据）☆172Updated 4 years ago
- 零基础入门NLP - 新闻文本分类 正式赛第一名方案☆231Updated 4 years ago
- 基于朴素贝叶斯实现的豆瓣影评情感分析☆99Updated 3 years ago
- 以京东评论作为数据集，使用常见的机器学习算法如KNN、SVM、逻辑回归、贝叶斯、xgboost等等算法进行分类。使用深度学习中的CNN、RNN、CNN和RNN连接、Bi-GRU、bert模型进行分类。使用fastnlp的框架搭建文本分类。☆32Updated 4 years ago
- 基于CNN的新浪新闻文本分类☆11Updated 5 years ago
- 基于深度学习框架pytorch实现的中文文本分类，目前包括textcnn,textrnn,textrcnn,textrnn+attention,transformer☆46Updated 3 years ago
- 用LSTM进行文本的情感分析☆186Updated 5 years ago
- 某电商手机评论的文本挖掘初体验 功能板块：数据预处理、LDA模型获取特征词、情感极性判断与程度计算、回归模型预测销量排序☆118Updated 6 years ago
- 基于scikit-learn实现对新浪新闻的文本分类，数据集为100w篇文档，总计10类，测试集与训练集1:1划分。分类算法采用SVM和Bayes，其中Bayes作为baseline。☆104Updated 6 years ago
- 基于LSTM网络与自注意力机制对中文评论进行细粒度情感分析☆55Updated 3 years ago
- 中文文本分类实践，基于搜狗新闻语料库，采用传统机器学习方法以及预训练模型等方法☆179Updated 4 years ago
- Chinese corpus sentiment analysis. 谭松波酒店评论中文文本情感分析☆57Updated last month
- 中文情感分析模型，包含各种主流的情感词典、机器学习、深度学习、预训练模型方法☆102Updated 5 years ago
- 练手项目：Comment of Interest 电商文本评论数据挖掘 （爬虫 + 观点抽取 + 句子级和观点级情感分析）☆102Updated 4 years ago