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(4132)
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沙龙
1
回答
带有
闪光
的
朴素
贝
叶
斯
r
、
input
、
shiny
、
predict
、
naivebayes
我正在用
朴素
贝
叶
斯
做一个电子邮件分类器,但我有和错误,我不知道为什么。shinyApp(ui = ui, server = server) 这就是结果:,enter image description here,我认为错误出在输入条目中,因为当我改变条目时,我得到了相同
的
结果我
的
错误在哪里?如何解决它?", "EMPRESA", "EMPRESA", "EMPRESA", "EMPRESA")),
浏览 26
提问于2021-04-27
得票数 0
1
回答
SMS分类中不同
朴素
贝
叶
斯
算法
的
比较
naive-bayes-classifier
、
naive-bayes-algorithim
Sklearn库中有各种类型
的
朴素
贝
叶
斯
算法: 它们都能用于文本分类吗?哪一个在表演
贝
特 我对其他人不确定,我
的
浏览 0
提问于2021-08-02
得票数 1
2
回答
正确分类实例
的
含义weka
weka
我最近开始使用weka,并尝试使用
朴素
贝
叶
斯
将tweet分类为积极或消极。因此,我有一个
带有
tweet
的
训练集和一个
带有
tweet标签
的
测试集,tweet
的
标签都是“积极”。当我运行
朴素
贝
叶
斯时,我得到了以下结果:然后,如果我将测试集中推文
的
标签更改为“否定”,并再次运行<
浏览 0
提问于2012-09-04
得票数 6
回答已采纳
3
回答
贝
叶
斯
网络和
朴素
贝叶斯分类器之间
的
区别是什么?
matlab
、
machine-learning
、
bayesian
、
naivebayes
、
bayesian-networks
贝
叶
斯
网络和
朴素
贝叶斯分类器之间
的
区别是什么?我注意到一个只是在Matlab中实现为classify,另一个有一个完整
的
net工具箱。如果你能在你
的
回答中解释一下,哪一个更有可能提供更好
的
准确性,我将不胜感激(不是先决条件)。
浏览 1
提问于2012-09-06
得票数 26
回答已采纳
1
回答
用于垃圾邮件过滤
的
贝
叶
斯
网络
spam-prevention
、
bayesian-networks
我想使用
贝
叶
斯
网络机制来过滤垃圾邮件。您认为网络
的
适当拓扑应该是什么样子
的
?
朴素
贝
叶
斯
模型呢?(
朴素
贝
叶
斯
模型有时称为贝叶斯分类器)
浏览 5
提问于2009-03-26
得票数 1
1
回答
高斯
朴素
贝
叶
斯
分类
matlab
、
machine-learning
、
classification
、
naivebayes
我发现了以下一个
朴素
贝叶斯分类器
的
Matlab实现: 如何扩展与4个类一起使用它
的
实现?只是做一个-vs-所有其他
的
?非常感谢你
的
帮助。
浏览 4
提问于2015-06-11
得票数 1
回答已采纳
1
回答
为什么BernoulliNBC在虹膜数据集上
的
表现比GaussianNBC或MultinomialNBC差?
python
、
machine-learning
、
scikit-learn
、
classification
points out of a total 150 points : 7伯努利
朴素
贝叶斯分类器错误标签
浏览 1
提问于2014-09-24
得票数 1
回答已采纳
3
回答
如何将tf-idf与
朴素
贝
叶
斯
结合使用?
python-2.7
、
tf-idf
、
naivebayes
根据我对查询
的
搜索,我在这里张贴,我有许多链接,这些链接提出了解决方案,但没有确切地提到这是如何做到
的
。例如,我已经探索了以下链接:
朴素
贝
叶
斯
公式: P(word|class)=(word_count_in_class + 1)/(total_words_in_c
浏览 2
提问于2016-05-24
得票数 16
回答已采纳
2
回答
科学知识中
的
贝
叶
斯
网络?
bayesian-networks
我正在尝试理解和使用
贝
叶
斯
网络。我发现在学习API中有很多关于
贝
叶
斯
的
引用,例如
朴素
贝
叶
斯
、
贝
叶
斯
回归、BayesianGaussianMixture等。在搜索用于
贝
叶
斯
网络
的
python包时,我发现巴塞和pgmpy。 是否有可能在科学学习中研究
贝
叶
浏览 0
提问于2018-11-03
得票数 3
回答已采纳
1
回答
如何在AWS Sagemaker上部署
朴素
贝
叶
斯
模型
amazon-web-services
、
amazon-sagemaker
、
naivebayes
我有一个
朴素
的
贝
叶
斯
模型,它执行电影评论
的
情感分析。我想在AWS Sagemaker上部署这个
朴素
的
贝
叶
斯
模型。
朴素
贝
叶
斯
不是Sagemaker
的
内置算法之一。 有人能指导我这些步骤吗?我已经构建了模型,剩下
的
工作就是将其部署到Sagemaker上,这样我就可以使用其端点实例构建web应用程序
浏览 23
提问于2020-11-11
得票数 0
1
回答
贝
努利
朴素
贝
叶
斯
在NLTK和scikit learn中
的
不同结果
nltk
、
scikit-learn
、
document-classification
当使用NLTK中
的
Bernoulli
朴素
贝
叶
斯
算法和scikit-learn模块中
的
Bernoulli
朴素
贝
叶
斯
算法对文本(仅在两个类别中)进行分类时,我得到了完全不同
的
结果。虽然两者
的
总体精度是相当
的
(尽管远不相同),但I型和II型错误
的
差异是显着
的
。特别是,NLTK
朴素
贝叶斯分类器会给出更多
的</e
浏览 1
提问于2013-04-01
得票数 1
回答已采纳
1
回答
文章中
朴素
的
贝
叶
斯
machine-learning
、
algorithms
、
predictive-modeling
使用维基百科上
朴素
的
Bayes垃圾邮件过滤文章(https://en.wikipedia.org/wiki/Naive_
贝
耶
斯
_垃圾邮件_过滤)📷 是二元多项式方程还是Bernoulli形式?在本文中,讨论了许多
朴素
贝
叶
斯
算法:垃圾邮件过滤和
朴素
贝
叶
斯
-哪个
朴素
贝
叶
斯</em
浏览 0
提问于2015-09-05
得票数 6
1
回答
Weka实验环境下
的
朴素
贝
叶
斯
运行时间
weka
、
document-classification
我在Weka实验环境下对相同
的
数据集运行SMO和
朴素
贝
叶
斯
。对于SMO,我有116.547秒用于训练集,19.865秒用于测试集。对于
朴素
贝
叶
斯
,训练集有80.665秒,测试集有699.594秒。我想知道这些结果是否有意义,因为
朴素
贝
叶
斯
是众所周知
的
快速分类器。 有人能给我解释一下这些结果吗?
浏览 2
提问于2012-03-21
得票数 0
回答已采纳
2
回答
三种
朴素
贝叶斯分类器
的
差异
python
、
machine-learning
、
naivebayes
对于一些语法错误和单词
的
误用,我深表抱歉。经过研究,我发现多项式
朴素
贝
叶
斯
和伯努利
朴素
贝
叶
斯
更常用于文本分类。伯努利只关心这个词是否发生。多项式关心单词出现
的
次数。 对于高斯
朴素
贝
叶
斯
,它通常用于连续数据和正态分布
的
数据,例如:身高,体重,但我们不使用高斯
朴素
浏览 1
提问于2018-02-02
得票数 1
1
回答
客户行程
的
二分类
scikit-learn
、
keras
、
binary
、
classification
、
categorical-data
我想开发一个模型,它可以对客户旅程
的
二元性质进行分类(1表示购买完成,0表示没有购买("jrn_type“列)。行程由通道组成,如下图所示(从1到7列)。 ? 哪个模型最适合数据?
浏览 4
提问于2019-01-14
得票数 0
回答已采纳
1
回答
什么时候使用多项式
朴素
贝
叶
斯
?
naive-bayes-classifier
、
machine-learning-model
我正在研究一个文本分类问题,并计划使用基于
朴素
贝
叶
斯
的
模型。 在哪些情况下我应该考虑使用多项式
朴素
贝
叶
斯
?
浏览 0
提问于2018-04-30
得票数 5
1
回答
范畴特征
的
朴素
贝
叶
斯
(非二进制)
machine-learning
、
classification
、
scikit-learn
、
categorical-data
、
naive-bayes-classifier
我如何使用
朴素
贝叶斯分类器(使用学习)
的
数据集,考虑到我
的
特征集是绝对
的
,即超过两个类别的每一个特征。我到处找过,有些人使用过GaussianNB,尽管数据是绝对
的
(1,2.8)有些人建议将其转换为单一热编码,然后使用BernoulliNB,这对我来说毫无意义,因为新创建
的
特性将具有很
浏览 0
提问于2019-09-05
得票数 4
回答已采纳
1
回答
如何应用高斯
朴素
贝
叶
斯
来预测未来
的
流量?
python
、
bayesian
我有一些关于流量
的
历史数据,并想预测未来。我引用了http://www.nuriaoliver.com/bicing/IJCAI09_Bicing.pdf
的
内容。它应用
贝
叶
斯
网络来预测自行车数量
的
变化,在那里我得到了
贝
叶
斯
网络,并希望使用
贝
叶
斯
网络来预测变化。 我遇到了几个问题。我试图使用
朴素
贝
叶<
浏览 22
提问于2019-04-19
得票数 1
1
回答
能否将基线
朴素
Bayes、多项
朴素
Bayes和半监督NB结合起来?
nlp
、
data-science
、
text-classification
、
naivebayes
、
bernoulli-probability
我正在研究twitter数据上
的
情绪分析。我尝试了几个
朴素
贝
叶
斯
模型,如基线
朴素
贝
叶
斯
,多项
贝
叶
斯
,伯努利NB,半监督铌。我在这里
的
问题是,了解是否有一种方法,我们可以结合以下两种方式,以提高性能? 谢谢
浏览 1
提问于2017-12-24
得票数 0
1
回答
分类时计算置信度
statistics
、
machine-learning
、
nlp
、
probability
我使用一个
朴素
的
贝
叶
斯
算法来预测电影收视率是正
的
还是负
的
。我已经能够以81%
的
准确率给电影打分。然而,我也在努力为每一个评级指定一个“信心水平”。我试图找出我如何告诉用户这样
的
事情:“我们认为审查是积极
的
,80%
的
置信度”。有人能帮助我理解如何计算对我们
的
分类结果
的
置信度吗?
浏览 5
提问于2013-11-08
得票数 3
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