NOMAQBUL ELEKTRON POCHTA XABARLARINI ANIQLASHNING ANSAMBL USULI
Ключевые слова:
nomaqbul xabarlar, fishing, mashinaviy o‘qitish logistik regressiya, Sodda Bayes, SVM, k-NN, tasodifiy o‘rmon, ansambl.Аннотация
Системы электронной почты остаются одним из основных средств общения между пользователями. Однако нежелательные сообщения представляют серьезную угрозу безопасности системы и представляют значительный риск для пользователей и организаций. В данной работе рассматриваются принципы работы алгоритмов машинного обучения и проводится их сравнительный анализ. Также были представлены преимущества ансамблевых методов обнаружения и фильтрации нежелательных сообщений.
Библиографические ссылки
Mohammad, R. M. A. (2020). A lifelong spam emails classification model. Applied Computing and Informatics. Zamir, A., Khan, H. U., Mehmood, W., Iqbal, T., & Akram, A. U. (2020). A feature-centric spam email detection model using diverse supervised machine learning algorithms.
G.S. Karimovich, K.S. Jaloldin Ugli, O.I. Salimbayevich, “Analysis of machine learning methods for filtering spam messages in email services,” 2020 International Conference on Information Science and Communications Technologies, 2020.
S.K. Ganiev, S.J. Khamidov, “Artificial intelligence-based methods for filtering spam messages in email services,” 2021 nternational Conference on Information Science and Communications Technologies: Applications, Trends and Opportunities, 2021.
Klyueva I. A. Ensemble methods in the problem of multi-class SVM classification / B. V. Kostrov, A. I. Baranchikov, I. A. Klyueva // XXI century: results of the past and problems of the present plus. - 2021. - Vol. 10, No. 2 (54). - P. 105-108.
Kashnitsky Yu. S. Ensemble method of machine learning based on classifier recommendations / Yu. S. Kashnitsky, D. I. Ignatov // Intellectual systems. Theory and applications. - 2015. - Vol. 19, No. 4 - P. 1-32.
Загрузки
Дополнительные файлы
Опубликован
Как цитировать
Лицензия
Copyright (c) 2025 Шерзод Хамидов
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
