Translation of "spam messages" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Examples (External sources, not reviewed)
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| Do not send vacation replies to spam messages | スパムメッセージには不在返信を送信しない |
| And 100 messages, of which 60 are spam. | それぞれの確率を求めてください |
| Options to fine tune the handling of spam messages | スパムメッセージの扱いに関する詳細オプション |
| 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 |
| Let's do the same with 10 messages, and we get 6 spam. | 100件のメッセージ中60件が スパムだった場合についても考えます |
| For SPAM, it's 2 5, and the reason is, we had previously 3 out of 8 messages assigned to SPAM. | 8件のメッセージ中スパムは3件でしたね ラプラススムージングによって分子に1を足し |
| 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 |
| For example, for the prior probability, we found that 3 8 messages are spam. | 最尤推定法では スパムの事前確率は3 8となりました |
| Narrator And the answer is there's 8 different messages of which 3 are spam. | ですから最尤推定値は3 8になります |
| Spam | スパム |
| Spam | スパムStatus of an item |
| Let me make up an unofficial example of a few SPAM and a few HAM messages. | 簡単な例をいくつか作ります OFFER IS SECRET |
| This status will not be set automatically by kmail . You can use it to mark spam messages. | この状態はkmail では自動的にはセットされません あなたにとって重要と思われるメッセージに任意に付けて下さい |
| Spam Status | スパムの状態 To field of the mail header. |
| Spam Handling | スパムの処理 |
| 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 |
| Classify as Spam | スパムに分類 |
| This status will not be set automatically by kmail . You can use it to mark messages which are not spam. | この状態はkmail では自動的にはセットされません あなたにとって重要と思われるメッセージに任意に付けて下さい |
| The default folder for spam messages is the trash folder, but you may change that in the folder view below. | スパムメッセージの標準のフォルダはごみ箱ですが 下のフォルダビューで変更することもできます |
| 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 |
| Tools Anti Spam Wizard... | 編集 スペル... |
| Classify as NOT Spam | 非スパムに分類 |
| This is likely SPAM. | 次のメールは大文字で書かれていますね |
| 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 |
| 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 |
| Messages | メッセージ |
| messages | 件 |
| Messages | メッセージを送信 |
| 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 |
| 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 |
| Sending Messages | メッセージの送信 |
| Receiving Messages | メッセージの受信 |
| Informational Messages | 通知メッセージ |
| Highlight messages | メッセージを強調Name |
| New Messages | 未読メッセージComment |
| Delete Messages | メッセージを削除 |
| Moving messages... | メッセージを移動中... |
