使用scikit-learn0.10为什么下面的简单代码片段:fromsklearn.naive_bayesimport*importsklearnfromsklearn.naive_bayesimport*printsklearn.__version__X=np.array([[1,1,1,1,1],[0,0,0,0,0]])print"X:",XY=np.array([1,2])print"Y:",Yclf=BernoulliNB()clf.fit(X,Y)print"Prediction:",clf.predict([0,0,0,0,0])打印出“1”的答案？在[0,0,0,0,
我一直在使用RubyClassifierlibrary至classifyprivacypolicies.我得出的结论是，这个库中内置的简单词袋方法是不够的。为了提高我的分类准确率，除了单个单词之外，我还想在n-gram上训练分类器。我想知道是否有一个库可以预处理文档以获得相关的n-gram(并正确处理标点符号)。一种想法是我可以预处理文档并将伪ngram提供给Ruby分类器，例如:wordone_wordtwo_wordthree或者也许有更好的方法来执行此操作，例如从一开始就内置了基于ngram的朴素贝叶斯分类的库。如果他们能完成工作，我愿意在这里使用Ruby以外的语言(如果需要，P
层次贝叶斯模型常用于市场营销、政治学和计量经济学。然而，我所知道的唯一软件包是bayesm，它确实是一本书的姊妹篇(BayesianStatisticsandMarketing，作者Rossi等人)。我是否遗漏了什么？是否有用于R或Python的软件包可以完成这项工作，和/或相关语言的已解决示例？ 最佳答案 有OpenBUGS和R帮助包。查看Gelman的网站以获取他的书，其中包含大部分相关链接:http://www.stat.columbia.edu/~gelman/software/ExampleofcomputationinR
我正在使用scikit-learn多项式朴素贝叶斯分类器进行二进制文本分类(分类器告诉我文档是否属于类别X)。我使用平衡数据集来训练我的模型，并使用平衡测试集来测试它，结果非常有希望。这个分类器需要实时运行并不断分析随机扔给它的文档。但是，当我在生产环境中运行我的分类器时，误报的数量非常多，因此我最终的精度非常低。原因很简单:分类器在实时场景中遇到了更多的负样本(大约90%的时间)，这与我用于测试和训练的理想平衡数据集不符。有没有一种方法可以在训练期间模拟这个实时案例，或者有什么技巧可以使用(包括对文档进行预处理以查看它们是否适合分类器)？我计划使用与实时案例中比例相同的不平衡数据集来
我将scikit-learn机器学习库(Python)用于机器学习项目。我使用的算法之一是高斯朴素贝叶斯实现。GaussianNB()函数的属性之一如下:class_prior_:array,shape(n_classes,)我想先手动更改类(class)，因为我使用的数据非常倾斜，并且记忆其中一个类(class)非常重要。通过为该类别分配高先验概率，召回率应该会增加。但是，我不知道如何正确设置该属性。我已经阅读了以下主题，但他们的答案对我不起作用。HowcanthepriorprobabilitiesmanuallysetfortheNaiveBayesclfinscikit-lea
一、先验概率1、定义先验概率（priorprobability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率。——百度百科2、直观理解这件事还没有发生，根据以往的经验和数据推断出这件事会发生的概率。3、例子以扔硬币为例，在扔之前就知道正面向上的概率为0.5，这个0.5就是先验概率。 二、后验概率1、定义后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中的"果"。——百度百科2、直观理解这件事已经发生，但是导致这件事发生的原因可能有多种，此时推断是由哪一种原因导致的，计算这件事发生的原因是由某个因素引起的概率。3、例子小明同学
Probability先验概率、后验概率、似然概率在学习朴素贝叶斯（NaiveBayes）的时候，总是会混淆先验概率、后验概率和似然概率。通过这篇博客，我将对这三个概率的定义进行详细阐释，以更好地区分它们。1、先验概率(priorprobability)百度百科：先验概率（priorprobability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为“由因求果”问题中的“因”出现的概率。维基百科：在贝叶斯统计中，某一不确定量p的先验概率（priorprobability）分布是在考虑“观测数据”前，能表达p不确定性的概率分布。它旨在描述这个不确定量的不确定程度，而不是这个不确定量
我有一个很大的哲学论证数据集，每个论证都与其他论证相关联，作为给定陈述的证明或反证。一个根语句可以有很多证明和反证，每一个也可能有证明和反证。语句也可以用在多个图形中，图形可以在“给定上下文”或假设下进行分析。我需要构建一个相关参数的贝叶斯网络，以便每个节点公平准确地传播影响到它连接的参数；我需要能够同时计算连接节点链的概率，每个节点都需要数据存储查找，必须阻塞才能获得结果；该过程主要受I/O限制，我的数据存储区连接可以在java、go和python{googleappengine}中异步运行。每次查找完成后，它会将影响传播到所有其他连接的节点，直到概率增量降至无关阈值{当前为0.1%
我目前正在尝试通过分析已积累的语料库来生成垃圾邮件过滤器。我正在使用维基百科条目http://en.wikipedia.org/wiki/Bayesian_spam_filtering来开发我的分类代码。我已经实现了代码，可以通过实现Wiki中的以下公式来计算一条消息为垃圾邮件的概率(假设该消息包含特定单词):我的PHP代码:publicfunctionpSpaminess($word){$ps=$this->pContentIsSpam();$ph=$this->pContentIsHam();$pws=$this->pWordInSpam($word);$pwh=$this->pW
我一直在尝试使用带有REALDATA的PyMC3实现贝叶斯线性回归模型(即不是来自线性函数+高斯噪声)来自sklearn.datasets中的数据集。我选择了形状为(442,10)的属性数量最少的回归数据集(即load_diabetes())；即442个样本和10个属性。我相信我的模型工作正常，后验看起来足够好，可以尝试和预测以弄清楚这些东西是如何工作的，但是......我意识到我不知道如何使用这些贝叶斯模型进行预测!我试图避免使用glm和patsy表示法，因为我很难理解使用它时实际发生了什么。我尝试了以下操作:Generatingpredictionsfrominferredpara
