我尝试使用Weka的NaiveBayesUpdateable分类器。我的数据包含名义属性和数字属性:@relationcars@attributecountry{FR,UK,...}@attributecity{London,Paris,...}@attributecar_make{Toyota,BMW,...}@attributepricenumeric%%carprice@attributesalesnumeric%%numberofcarssold我需要根据其他属性预测销售额(数字!)。我知道我不能在Weka中使用数字属性进行贝叶斯分类。一种技术是将数字属性的值拆分为长度为k的N

本文是个人学习笔记，包含个人理解，如有错误欢迎指正。前言–关于KalmanFilter在工程实践中卡尔曼滤波器的应用场景非常丰富，尤其是针对需要大量连续数据处理的自动驾驶和工业现场控制场景中，几乎离不开卡尔曼滤波的踪迹。在多年前刚接触到单片机的时候对各种算法还不是很了解，当时因为一些比赛需要使用到IMU做角度闭环控制，第一次接触到了卡尔曼滤波器。记得印象中当时使用的是MPU6050计算四元数角度，卡尔曼滤波器可以很好的规避传感器在数据读取的过程中随机的噪声信号，保证一定时间段内读取的数据的稳定性。那么卡尔慢滤波器是如何起作用的？个人感觉这更像是一个符合概率分布条件下的数值估计器，当保证输入数据

我已经编写了创建模型并保存的代码。它工作正常。我的理解是，默认情况下，数据分为10份。我希望在创建模型时将数据分成两组(训练和测试)。在WekaUI上，我可以使用“百分比拆分”单选按钮来完成。我想知道如何通过代码来做到这一点。我希望它分为两部分，80%是训练，20%是测试。这是我的代码。FilteredClassifiermodel=newFilteredClassifier();model.setFilter(newStringToWordVector());model.setClassifier(newNaiveBayesMultinomial());try{model.build