"considered as spam"の翻訳 日本語へ:


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Considered - translation : Considered as spam - translation : Spam - translation :

  例 (レビューされていない外部ソース)

Classify as Spam
スパムに分類
Classify as NOT Spam
スパムに分類
spam? spam?
サム
Messages classified as spam are marked as read. Spam messages are not moved into a certain folder.
スパムに分類されたメッセージを既読としてマークします スパムメッセージを特定のフォルダに移動しません
Spam
スパム
Spam
スパムStatus of an item
In fact model spam filters keep learning as people flag emails as spam, and of course spammers keep learning as well and trying to fool modern spam filters.
スパム送信者もそれに対して スパムフィルタを突破しようと試みています どちらが勝つのでしょうか
Messages classified as spam are not marked as read. Spam messages are not moved into a certain folder.
スパムに分類されたメッセージを既読としてマークしません スパムメッセージを特定のフォルダに移動しません
Mark messages which have been classified as spam as read.
スパムに分類されたメッセージを既読としてマークします
Obviously, we're observing 8 messages spam, spam, spam, and 5 times ham.
知りたいのはこのデータの尤度を最大化する
Spam Status
スパムの状態 To field of the mail header.
Spam Handling
スパムの処理
I considered the problem as settled.
その問題は解決したものと考えた
We considered the report as false.
私たちはその報道は嘘だと思った
GMX Spam Filter
メッセージフィルタ
Anti Spam Wizard
アンチスパム設定ウィザード
This is not spam. No, I know it's not spam.
じゃない
Are we always considered as human material ?
私は私です 今の健康状態があなたの謝罪を求める事が出来るぐらいに よくて幸いです
How can a computer program distinguish between SPAM and not SPAM?
この事例を使って機械学習の ベイジアンネットワークを使った識別について
Why would you consider an email called Copyright Claim as spam?
読みたくない メールだから
Yes. That's because I'm dead. Dead as a can of Spam.
そうさ お前のせいで 死んじまったからな
Tools Anti Spam Wizard...
編集 スペル...
This is likely SPAM.
次のメールは大文字で書かれていますね
Based on which emails you mark as spam, so your e mail program learns better how to filter spam e mail.
電子メールプログラムがスパム電子メールをより正確にフィルターするように学習します この場合の 課題 T は何でしょうか? 数秒後に ビデオが停止します その時に
When you go through email you have a button called IS SPAM which allows you as a user to flag SPAM and occasionally you will say an email is SPAM.
場合によってスパムとして分類します これを見ると典型的な教師あり学習の形が 分かります
If you have labeled data, you know, with spam and non spam e mail, we'd treat this as a Supervised Learning problem.
電子メールスパムか 非スパムかなど これは教師あり学習として取り扱います 報道記事の例は これは
We're convicted. Domstol.se. It's Spam.
リンクを見ろ 下だ
This is very likely SPAM.
最後のメールです
It is now officially considered as an international language.
国際的な言語とみなしています もちろん何を学ぶにしても難しいですし
Again that's because your computer has neurons to distinguish spam from non spam email.
迷惑メールを区別するためにニューロンには 非スパム電子メール だから それは機械学習です
So in an email client like this you might click this spam button to report some email as spam, but not other emails and.
特定の電子メールスパムとして報告しそれ以外は報告しません そして どの電子メールスパムとして報告するかにより
Allow out of office replies to be sent to messages marked as SPAM.
スパムとしてマークされたメッセージに不在返信を送信することを許可する
So, for example, spam detection, while it's very hard to completely detect spam in our email boxes, we don't have, 99 percent spam, and that's because spam detection is a relatively, easy classification task.
99 の割合なら迷惑メールを見つけられます. これは迷惑メール検出が 比較的 簡単な分類問題だからです. いくつかの 重要な要素問題は高い精度で解決されています. 品詞タグづけや固有表現抽出は
Hubble diagram was not considered as a serious cosmological test.
しかしそこから 状況はガラッと変わった 1970年代からその後半 80年代にかけて
Show spam status in fancy headers
ファンシーヘッダにスパム情報を表示する
Scanning for anti spam tools finished.
アンチスパムツールのスキャンが終了しました
Now this is likely not SPAM.
どうしたらコンピュータプログラムで スパムを識別できるのでしょうか
Most SPAM filters use human input.
メール受信の際に スパムです というボタンで スパムのフラグを立てられます
Earlier, we talked about emails, spam classification as an example of a classification problem.
分類問題の例だと 言ったと思います 他の例としては オンライの売買を分類する などが考えられる
And just as before we count the word secret in SPAM and in HAM as I've underlined here.
スパムとハムの中のSECRETの出現回数を数えます 下線で強調した部分です スパムでは9語中3語がSECRETでした
In due course, eating meat will be considered as horrible as eating human flesh.
やがて 動物の肉を食べることは人肉を食べるのと同じようにひどいと見られるようになるだろう
The Bayes network has at its root an unobservable variable called spam, which is binary, and it has as many children as there are words in a message, where each word has an identical conditional distribution of the word occurrence given the class spam or not spam.
その下にメッセージに含まれる単語と同数の 子ノードがあります 各ノードには単語の出現についての 同じ条件付き確率が与えられています スパムか否かという条件です
Considered extremely dangerous.
非常に危険だ
We have 1 message with 1 as spam, but we're going to add k 1.
分母には2を加えます 今は2つの分類に基づいているからです
Another spam article hoping for click throughs?
またアフィ狙いの記事か

 

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