我应该如何在我的神经网络中对训练集进行建模？答案

【问题标题】：How should i model the training set in my neural network?我应该如何在我的神经网络中对训练集进行建模？
【发布时间】：2012-10-30 20:43:07
【问题描述】：

我有一个愚蠢的困惑，但它让我很困扰。我必须为垃圾邮件检测制作一个人工神经网络。到目前为止，我已经开发了用于开发邮件的 tfidf 向量和分别计算该矩阵的 PCA 的模块。问题是我的邮件直接从收件箱中读取。对于培训，我希望使用我的垃圾邮件箱，然后使用已用于开发未读邮件向量的相同类。如何将它们标记为垃圾邮件？

我应该开发这样的东西吗

   HashMap<HashMap<String,Double>,Integer> trainingSet;

第一个参数是通过 PCA 降维的 mailVector，而 Integer 是标签 1-Spam 和 0 表示 nonSpam，然后将向量写入文件并从中读取？或者我应该让我的代码更灵活，而不是现在直接从收件箱中读取，它应该从已经存在的在线垃圾邮件和垃圾邮件中读取，然后将它们建模为邮件对象[我有一个 MailMessage 类，它定义了像主题这样的成员, body , mailvector 等用于邮件，然后用它来构建术语索引，最后是向量]，形成向量，然后形成一个训练集，训练后我可以让他们阅读我的收件箱？

任何见解将不胜感激！

【问题讨论】：

标签： java neural-network classification spam training-data

【解决方案1】：

我会对你说实话。坦率地说，英语中的单词并不多。如果您有一个非常大的输入向量（比如数万个），您可能会获得最有效的性能。事实上，您甚至可以在没有隐藏层的情况下购买。

对于图像识别等来说，具有数千个点的输入向量并不少见。

【讨论】：

谢谢解决了！对不起，我才看到你的回答！:)
很高兴听到你成功了?。