Translation of "spam you" to Japanese language:
Dictionary English-Japanese
Examples (External sources, not reviewed)
| Spam | スパム |
| Spam | スパムStatus of an item |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| Each time you read your email and a the spam filter saves you from having to wade through tons of spam. | 迷惑メール フィルターを保存します スパムのトンをかき分けていくから 再びそれはあなたのコンピューター |
| If you have labeled data, you know, with spam and non spam e mail, we'd treat this as a Supervised Learning problem. | 電子メールがスパムか 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 |
| 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, 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 |
| 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 |
| You can activate the wizard via Tools Anti Spam Wizard.... | 設定 フィルタの設定... を選択して下さい |
| 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 |
| Why would you consider an email called Copyright Claim as spam? | 読みたくない メールだから |
| Every time you read your email and your spam filter saves you from having to wade through tons of spam email, that's also a learning algorithm. | 学習アルゴリズムのおかげです 私にとって これが非常に刺激的な理由の一つは AI の夢 いつの日にか皆さんや私のように知性のある機械を構築することです それは |
| 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 |
| 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 |
| So in an email client like this you might click this spam button to report some email as spam, but not other emails and. | 特定の電子メールをスパムとして報告しそれ以外は報告しません そして どの電子メールをスパムとして報告するかにより |
| Another spam article hoping for click throughs? | またアフィ狙いの記事か |
| Welcome to the KMail Anti Spam Wizard | KMail アンチスパム設定ウィザードへようこそ |
| Spam are emails that I haven't requested. | 著作権代理人のメールは 即座に転送されるんですね |
| Sorry, no spam detection tools have been found. Install your spam detection software and re run this wizard. | スパム検知ツールが見つかりませんでした スパム検知ソフトをインストールしてこのウィザードを再起動してください |
| 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 |
| You know, I just fished that email out of my Spam folder. | 本当にすみません |
| 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 |
| Why? Because I got a lot of spam. | 著作権苦情 メールが なぜスパムだと |
| So, hopefully, you've remembered the spam folder problem. | ラベルがついたデータある場合は |
| And 100 messages, of which 60 are spam. | それぞれの確率を求めてください |
| 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 |
| So here features that you might consider when you write in an advance spam filter. | より優れたスパムフィルタを 実装しようと考えた時に 考慮すべき特徴を挙げてみます 例えばスパム送信者のIPは既知のもので そこからメールが来ているか |
| Spam filter using text analysis (works with Evolution Mail) | テキスト分析を使用したスパムフィルタ (Evolutionメールで利用) |
| 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 |
| Well so far the spam filters are clearly winning. | 私はスパムをほとんど目にしていませんが 今後どうなるかは分かりません |
