Vous avez cherché: ai in email spam filter (Anglais - Malais)

send in email...
pelayan mel (smtp)

spam filter regexp:
penapis spam regexp:

send toolbar in email
kirim emel dan urus penjadualan anda

spam filter rule %(i)d
syarat penapis spam %(i)d

attached (document in email)
dipaparkan

missing domain in email address
domain hilang dalam alamat e-mel

mode for skipping quoted text in email messages
mod untuk melangkau teks petikan di dalam mesej emel

filter for skipping quoted text in email messages
penapis untuk melangkau teks petikn dalam mesej emel

sorry bother miss i have trouble logging in email
maaf ganggu miss

spam filter using text analysis (works with evolution mail)
penapis spam yang menggunakan analisa teks (berfungsi dengan mel evolution)

however, there has been a change in email causing the email to disappear
namun, terdapat perubahan dalam email baru menyebabkan email sebelum ini hilang

however, there is a lack of comprehensive studies that compare the performance of naïve bayes and knn algorithms specifically in the context of email spam filtering.
e-mel spam terus menjadi masalah besar, memberi kesan kepada individu dan organisasi. pendekatan berasaskan peraturan tradisional untuk penapisan spam mempunyai batasan dalam kebolehsuaian dan ketepatan. oleh itu, algoritma pembelajaran mesin, seperti naïve bayes dan knn, telah mendapat perhatian kerana potensi mereka dalam meningkatkan ketepatan pengesanan spam.

warning: allowing html in email may increase the risk that your system will be compromised by present and anticipated security exploits. more about html mails... more about external references...
amaran: membenarkan html dalam e- mel boleh menambah risiko bahawa sistem akan dikompromi dengan eksploitasi keselamatan semasa dan yang dijangka. lagi tentang mel html... lagi tentang rujukan luar...

please enter your name and email address below. the "optional" fields below do not need to be filled in, unless you wish to include this information in email you send.
sila masukkan nama dan alamat emel anda di bawah. medan "pilhan" di bawah tidak perlu diisi, melainkan anda ingin memasukkan maklumat ini dalam emel yang anda hantar.

n-gram represents sequences of contiguous words or characters in the text data. by considering these sequences as features, n-gram captures local contextual information and patterns that can be relevant for identifying email spam. for example, a 2-gram (or bigram) could capture pairs of consecutive words like "natural language" or "machine learning," providing additional context and meaning to the text.
tf idf (frekuensi dokumen songsang frekuensi istilah) mengira kepentingan istilah dengan mempertimbangkan frekuensinya dalam dokumen dan kelangkaannya di seluruh koleksi dokumen. dengan menetapkan berat kepada setiap istilah, tf idf menyerlahkan istilah yang kerap digunakan dalam dokumen tertentu dan unik di seluruh koleksi dokumen, dengan itu menangkap kuasa diskriminasi mereka.