Using one-class SVM with spam classification

العناوين الأخرى

استخدام SVM ذات الصنف الواحد لتصنيف البريد المؤذي

المؤلفون المشاركون

Ali, Inas
Sad, Sumayyah
Ahmad, Safa

المصدر

Iraqi Journal of Science

العدد

المجلد 57، العدد 1B (31 مارس/آذار 2016)، ص ص. 501-506، 6ص.

الناشر

جامعة بغداد كلية العلوم

تاريخ النشر

2016-03-31

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

6

التخصصات الرئيسية

تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب

الموضوعات

الملخص EN

Support Vector Machine (SVM) is supervised machine learning technique which has become a popular technique for e-mail classifiers because its performance improves the accuracy of classification.

The proposed method combines gain ratio (GR) which is feature selection method with one-class training SVM to increase the efficiency of the detection process and decrease the cost.

The results show high accuracy up to 100 % and less error rate with less number of feature to 5 features.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Ali, Inas& Sad, Sumayyah& Ahmad, Safa. 2016. Using one-class SVM with spam classification. Iraqi Journal of Science،Vol. 57, no. 1B, pp.501-506.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-688469

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Ali, Inas…[et al.]. Using one-class SVM with spam classification. Iraqi Journal of Science Vol. 57, no. 1B (2016), pp.501-506.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-688469

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Ali, Inas& Sad, Sumayyah& Ahmad, Safa. Using one-class SVM with spam classification. Iraqi Journal of Science. 2016. Vol. 57, no. 1B, pp.501-506.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-688469

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 505-506

رقم السجل

BIM-688469