垃圾分类测试题
是一种用于测试个体对垃圾分类知识的理解和应用能力的题目。通过回答这些题目，可以评估个体对垃圾分类的掌握程度，以及对环境保护和可持续发展的认识。
垃圾分类测试题的分类主要包括以下几个方面：
- 垃圾分类的基本概念：测试个体对垃圾分类的基本概念和定义的理解程度，例如什么是可回收垃圾、有害垃圾、湿垃圾和干垃圾等。
- 垃圾分类的分类方法：测试个体对垃圾分类的具体分类方法的了解程度，例如如何正确地将不同类型的垃圾分别投放到相应的垃圾桶中。
- 垃圾分类的优势：测试个体对垃圾分类的优势的认识程度，例如垃圾分类可以减少资源浪费、降低环境污染、提高废物回收利用率等。
- 垃圾分类的应用场景：测试个体对垃圾分类的应用场景的了解程度，例如在家庭、学校、办公场所等不同场景下如何进行垃圾分类。
以下是一些推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址，可以帮助个体更好地理解和应用垃圾分类知识：
- 腾讯云智能图像识别（https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition）：该产品可以通过图像识别技术，实现对垃圾分类的自动识别和分类。
- 腾讯云智能语音识别（https://cloud.tencent.com/product/asr）：该产品可以通过语音识别技术，实现对垃圾分类知识的语音交互和指导。
- 腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iotexplorer）：该产品可以实现对垃圾桶的智能管理和监控，提高垃圾分类的效率和准确性。
通过以上腾讯云相关产品的应用，可以更好地促进垃圾分类知识的普及和应用，推动环境保护和可持续发展的进程。
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在哪一行，这个对象可以被认为是垃圾回收。Java
java、garbage-collection
因此，我们在第1行创建的对象有资格进行垃圾回收，因为它没有被任何实例引用。但是测试题的答案在第三行。原因是什么？答案正确吗？obj = new Object(); //line 1obj = null; //3
Edit:它询问在第1行创建的对象何时有资格进行垃圾回收
浏览 2提问于2015-01-23得票数 0
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按值位置对findAll顺序进行排序
node.js、express、sequelize.js
res.json({'titles': result}) //res.send({results: req.body})它给出的结果如下结果：
示例测试
浏览 5提问于2019-12-28得票数 0
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如何在垃圾邮件-非垃圾邮件分类器中获得突出的单词？
machine-learning、text-classification
假设我有一个垃圾邮件-非垃圾邮件分类器。如果一封新的电子邮件已经被分类为垃圾邮件，如何确定邮件中的单词主要负责分类器将其分类为垃圾邮件。将邮件归类为垃圾邮件的主要单词是“免费10000美元”。
浏览 0提问于2016-07-06得票数 0
1、合作伙伴学院里的学习视频测试题以上两个系统里的测试题都没有答案。身边几乎没有接触过腾讯云认证的人，答案全靠自己摸索。
浏览 449提问于2019-10-15
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如何将数据分类为N个类+一个“垃圾”类(或将一些数据排除在外)？
python、machine-learning、scikit-learn、classification、noise
我试图将单元格图像分类为N类(“单元格1"，”单元格2“.)但是有些图像只是噪音，我想要么而不是对它们进行分类，要么将它们放入一个“垃圾”类。我试过后者，但它不是很成功，我怀疑这是因为我的“垃圾”类是非常异质的。
对于如何将某些数据排除在分类之外，或将其归类为噪声，有什么建议吗？
浏览 2提问于2020-01-21得票数 0
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我的朴素贝叶斯训练数据需要成比例吗？
machine-learning、classification、bayesian、training-data、naivebayes
我将以垃圾邮件分类为例。典型的方法是手工分类随机抽样的电子邮件，并使用它们来训练NB分类器。
这些功能变得过于非垃圾邮件沉重。该算法在分类中隐式使用概率(垃圾邮件)(就像概率(医疗条件)被罕见的医疗条件降低一样，即使
浏览 0提问于2015-10-28得票数 1
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有谁知道在java或c#中有一个很好的开源垃圾邮件检查器？
c#、java、open-source、spam-prevention
我想要自动检查新文章或评论是否为垃圾邮件。我正在寻找一些可以开箱即用的东西。更新:也许如果这样的东西不存在，有没有人知道下载了大量垃圾邮件和非垃圾邮件的分类，可以输入贝叶斯分类器？
浏览 2提问于2010-03-30得票数 0
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如何找到影响分类的有影响的词？
machine-learning、neural-network、nlp
所以我知道有很多方法可以把句子分类。就像情感分析(积极，消极，中立)，垃圾邮件(垃圾邮件，而不是垃圾邮件)等等。我想问的是，我如何找到对分类最负责的词。那么，我如何找到影响分类的单词呢？
浏览 0提问于2018-07-04得票数 1
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贝叶斯网络可以在没有垃圾邮件训练集的情况下检测垃圾邮件吗
machine-learning、spam-prevention、bayesian-networks
嗨，我有一个关于我正在尝试开发的系统的概念性问题，该系统试图对电子邮件进行分类。我有大量(>100k)非垃圾邮件和大量未分类邮件。那么，有没有可能使用一种方法(也许是贝叶斯)来检测垃圾邮件，而不需要垃圾邮件的数据集？我真的需要对垃圾邮件进行分类吗？
浏览 0提问于2013-05-29得票数 1
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垃圾邮件分类-机器学习
machine-learning、classification、spam-prevention
我必须使用一些分类器(例如朴素贝叶斯、支持向量机和另一个分类器)来做垃圾邮件检测应用，并比较它们的效率，但不幸的是，我不知道我应该做什么。这是正确的吗:首先，我应该有trec2005，垃圾邮件或安然垃圾邮件等垃圾邮件.然后，我做文字预处理，如词干，停止字删除，标记等.在此之后，我可以使用tf-以色列国防军在垃圾邮件中衡量我的特征/术语的权重。接下来，我用非常低的频率和很高的频率去除这些特征。然后我就可以把我的邮件分类了。对吗？之后，我可以用真
浏览 1提问于2014-03-15得票数 1
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字符串对象创建的微妙之处:别名和垃圾
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基于机器学习的垃圾邮件检测
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浏览 0提问于2014-10-29得票数 4
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我在2年前使用了NLTK分类器。现在我想学习使用橙色支持向量机进行文本分类。c c d5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa如果我想对文本进行分类
浏览 2提问于2011-11-17得票数 0
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电子邮件分类器根据时间对电子邮件进行分类
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浏览 6提问于2022-05-18得票数 0
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sci学习朴素贝叶斯分类器的损失/风险函数
python、scikit-learn
我想知道是否有可能在scikit-learn中为朴素的Bayes分类器定义损失函数。例如，让我们假设我们对垃圾邮件和火腿分类感兴趣。在这种情况下，这样的损失函数将有助于降低假阳性率(即将火腿归类为垃圾邮件，这比将垃圾邮件分类为火腿“更糟”)。
为了简单起见，我有一个使用来自高斯的随机数据的例子。
浏览 0提问于2014-08-30得票数 2
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如何获得垃圾邮件的概率而不是分类
machine-learning
我正在构建一个工具来计算一个文本评论的概率是假的(垃圾邮件)还是真实的。
我有一个带注释的评论数据集，标记为垃圾邮件或非垃圾邮件。我已经使用svm构建了一个分类器，但这只能将输入文档分类为垃圾文档或非垃圾文档。然而，我想要一个工具，它会给我一个介于0和1之间的数字，代表该文档是垃圾邮件的概率。有人能给我指个方向吗？
浏览 0提问于2012-11-26得票数 0
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多个朴素贝叶斯分类器
machine-learning、theory、naivebayes
我正在为一个审查站点实现一个朴素的Byes分类器，以便识别垃圾评论，并有几个问题。
在我看来，有多种类型的垃圾邮件，例如直接营销垃圾与他们正在审查的事情无关，而不是一个欺骗性的评论。为了不同的目的实现多个分类器是明智的，这样一个能更好地检测垃圾邮件，而另一个则学习欺骗性的评论吗？同样地，有多个类别的项目正在被审查，所以对于“欺骗性审查”分类器来说，是否最好只有一个分类器尝试从所有的评论中学习？还是每个类别都有一个分类器，以便能够学
浏览 8提问于2017-04-18得票数 0
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如何更改NaiveBayesMultinomial中的分类阈值或在Weka中手动计算混淆矩阵
weka、naivebayes、confusion-matrix
我正在做一个垃圾邮件过滤挖掘项目，我目前正在使用NaiveBayesMultinomial分类器，通过计数出现的单词频率，将垃圾邮件从非垃圾邮件中分类。问题是，默认情况下，WEKA将分类阈值设置为0.5。然而，将非垃圾邮件错误分类为垃圾邮件比垃圾邮件更有害。
浏览 6提问于2014-04-09得票数 1
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无监督文本分类
python-3.x、machine-learning、scikit-learn
我已经使用Python3和sklearn构建了一个垃圾邮件分类器。对于垃圾邮件/火腿分类，我使用了支持向量机，它有相当好的准确率(~99%)
我现在面临的问题是，一旦我对垃圾邮件进行了分类，我想自动地对它们进行分类，例如:与政治相关的邮件，与音乐相关的邮件等等，并将它们放入特定的桶中
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如何改变NLTK中朴素贝叶斯分类器的平滑方法？
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我已经使用NLTK朴素贝叶斯方法训练了一个垃圾邮件分类器。垃圾邮件集和非垃圾邮件集在训练中都有20,000个单词实例。我注意到，当遇到未知功能时，classifier会给出垃圾邮件的0.5概率：0.5
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浏览 1提问于2013-05-27得票数 3
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