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陈超; 陈盛雄;
武汉理工大学;
计算机学院;
湖北;
武汉;
430070;
邮件过滤; 特征选择; 支持向量机; 序列最小优化算法;
机译:基于互信息和加权天真贝叶斯分类的垃圾邮件过滤算法研究
机译:基于改进树突细胞算法的垃圾邮件过滤
机译:多对SMO:一种改进的SMO算法,用于加速SVM训练
机译:一种多实例学习策略,可对抗统计垃圾邮件过滤器上的对抗好词攻击
机译:基于相关步态度量的步行性能的所提出的客观评分算法:简化的移动性分数(SMOS™)-Obserational研究
机译:基于MNMF算法的电子邮件垃圾邮件过滤
机译:基于混合知识的算法/废物处理系统设计算法
机译:基于深度学习算法的硬件系统设计改进
机译:一种基于ip的垃圾邮件过滤系统及其方法
机译:机器学习方法,可修改机器的核心以调整重量并选择包含顺序最小优化(SMO)算法的训练有素的机器
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