我正在使用rubyclassifiergem其分类方法返回根据训练模型分类的给定字符串的分数。分数是百分比吗？如果有，最大差值是100分吗？ 最佳答案 这是概率的对数。对于大型训练集，实际概率是非常小的数字，因此对数更容易比较。从理论上讲，分数的范围从接近零的无穷小到负无穷大。10**score*100.0会给出实际概率，确实最大相差100。 关于ruby-贝叶斯分类器分数代表什么？，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题： https://st
我想实现一个简单的贝叶斯分类系统来对短信进行基本的情感分析。欢迎提供在Ruby中实现的实用建议。也欢迎提出除贝叶斯之外的其他方法的建议。 最佳答案 IlyaGrigorik在BayesianClassifiers上的这篇博文中对这个问题给出了很好的答案。此外，您不妨看看ai4rrubygem用于贝叶斯分类器的一些替代方法。ID3是一个不错的选择，因为它提供了即使对机器学习技术没有任何真正了解的人也能“理解”的决策树。 关于ruby-在Ruby中实现贝叶斯分类器？，我们在StackOver
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我在这里找到了一个类似的项目:SentimentanalysisforTwitterinPython.但是，我正在使用C#并且需要使用以相同语言开源的朴素贝叶斯分类器。除非有人能阐明我如何利用python贝叶斯分类器来实现相同的目标。有什么想法吗？
除其他来源外，我还使用Stackoverflow上的各种帖子，尝试实现我自己的PHP分类器，以将推文分类为正面、中性和负面类别。在编码之前，我需要弄清楚流程。我的思路和例子如下:p(class)*p(words|class)Bayestheorem:p(class|words)=-------------------------withp(words)assumptionthatp(words)isthesameforeveryclassleadstocalculatingargmaxp(class)*p(words|class)withp(words|class)=p(word1|c
我正在编写一个朴素贝叶斯分类器，用于根据WiFi信号强度执行室内房间定位。到目前为止它运行良好，但我对缺少的功能有一些疑问。这种情况经常发生，因为我使用WiFi信号，而WiFi接入点并不是随处可用。问题1:假设我有两个类，Apple和Banana，我想按如下方式对测试实例T1进行分类。我完全理解朴素贝叶斯分类器的工作原理。下面是我在Wikipedia'sarticle中使用的公式在分类器上。我使用的是统一先验概率P(C=c)，因此我在实现中省略了它。现在，当我计算等式的右侧并遍历所有类条件特征概率时，我使用哪一组特征？测试实例T1使用特征1、3和4，但这两个类并不具备所有这些特征。因此
我是OpenCV的新手。我正在尝试使用CvNormalBayesClassifier来训练我的程序来学习皮肤像素颜色。目前我有大约20张不同光照条件和背景下的人物照片(面部/其他body部位)。我还得到了20个相应的响应，其中皮肤部分标记为红色，其他所有部分标记为绿色。我无法理解如何使用该功能boolCvNormalBayesClassifier::train(constCvMat*_train_data,constCvMat*_response,constCv*Mat_var_idx=0,constCvMat*_sample_idx=0,,boolupdate=false);我应该如
我需要在贝叶斯网络上执行一些推理，例如我在下面创建的示例。我正在考虑做类似这样的事情来解决诸如P(F|A=True,B=True)之类的推论。我最初的方法是做类似的事情ForeverypossibleoutputofFForeverystateofeachobservedvariable(A,B)Foreveryunobservedvariable(C,D,E,G)//CalculateProbability但我认为这行不通，因为我们实际上需要一次检查很多变量，而不是一次检查一个。我听说过用于消息传递的Pearls算法，但我还没有找到一个不太密集的合理描述。对于附加信息，这些贝叶斯网络
我在Mahout中执行贝叶斯算法时遇到问题。我用Maven构建它，作业文件在目标目录中。使用Hadoop从终端运行时，出现ClassNotFoundException错误。应该怎么办？$HADOOP_HOME/bin/hadoopjarmahout-core-0.3-SNAPSHOT.joborg.apache.mahout.classifier.bayes.mapreduce.bayes.bayesdriver-itest-ooutputExceptioninthread"main"java.lang.ClassNotFoundException:org.apache.mahout.
贝叶斯优化介绍贝叶斯优化（BayesianOptimization）是一种用于黑盒函数优化的序列模型优化方法。它在较少的函数评估次数下，尝试寻找全局最优解。贝叶斯优化使用高斯过程（GaussianProcess）作为先验模型来建模未知的目标函数。通过对目标函数进行一系列评估和建模迭代，贝叶斯优化能够根据当前模型的置信度，选择下一个最有希望改善性能的输入点进行评估。这一过程称为采样策略（SamplingStrategy）或引导策略（AcquisitionFunction），常见的策略包括期望改进（ExpectedImprovement）、置信界限（UpperConfidenceBound）等。贝
我举办了一个日历摄影比赛，该比赛使用5星评级系统，根据图像的平均评级对图像进行排名。但是，我想考虑照片获得的总票数以获得更准确的排名。例如，我不希望获得1个5星投票(平均评分:5)的图像排名高于获得10个5星投票和1个4星投票(平均评分:4.9)的图像。我知道之前有人提出过这个话题，但我似乎找不到适用于我的特定情况的直接答案。EvanMiller网站超出了我的理解范围……我只是在寻找一种简单的计算方法，可以为获得更多总票数的图像赋予更多权重。我找到的最接近的答案位于此处:Whatisabetterwaytosortbya5starrating?.这个解决方案的唯一问题是我的场景中没有变
