안녕하세요 저는 이메일을 분류하려고하는 시스템에서 개념적 질문을했습니다. 나는 스팸이 아닌 커다란 세트 (> 100k) 메시지와 많은 분류되지 않은 메시지를 가지고있다. 그런 다음 스팸의 데이터 집합이 없어도 스팸을 감지하는 데 방법 (베이지안)을 사용할 수 있습니까? 스팸을 절대적으로 분류해야합니까?
파이썬에서 구현 된 베이지안 신념 네트워크 분류기는 몇 가지 상호 관련 객체에 대한 일련의 사실을 설명하는 희소 네트워크의 입력을 기반으로 믿음의 확률을 생성 할 수있는 사람을 추천 할 수 있습니까? 사실을 주어 "X는 원숭이 배고픈입니다 및 먹는다"와 같은 FOL에서 공식화 : isHungry(x)^isMonkey(x)^eats(x,y)
뿐만 아니라
내가 MATLAB에 분류 베이 즈 네트워크를 학습하는 과정에있어, 나는 간단한에 붙어있어 (나는 생각한다) 단계 : 홍채 데이터와 같은 나이브 베이 즈 분류에 대한 그래서 이 클래스는 상위 노드에 있습니다. class
/\
feature1 feature2 그렇다면 클래스가 기능의 원인 인 이유는 알았습니다. 그 이유는 클래스 자체가 이전
나는 최근에 만났다 베이 즈 네트워크. 나는 그것들이 에서 도움을 주었다는 것을 읽었습니다. n 임의 변수의 합동 확률 분포의 차원을으로 줄였습니다. (부울로합시다). In General
P(X1,X2,X3,.....Xn) = P(X1)*P(X2|X1)*P(X3|X1,X2)*.......*P(Xn|X1,X2,X3,.....Xn-1)
그리고 베이 즈 네
이것은 거래입니다. 그래서 BNT 매뉴얼의 지침에 따라 BN을 만들었습니다. 스프링클러 설명서가 있지만 겨울과 여름을위한 노드 클래스를 추가했습니다. 이와 같이 :
Cloudy------
/ \ |
Sprinkler Rain |
\ / | |
Wet Class
클래스는 날씨가 흐리거나 비가 오는 경우에만
팩터 그래프를 구현하려고합니다. 필자는 적절한 파일에서 요인 기능을 읽으 려합니다. 난 그냥 테스트 파일에서 함수를 읽을 때 불행하게도 나는 오류를 얻을 : 기능 class Node:
def __init__(self,name,graph):
self.name = name
self.graph = graph
self.ne
통계 및 데이터 마이닝에 익숙하지 않습니다. 나는 완벽하게 작동 한 예제 here을 따랐다. 이제는이 데이터 세트를 범주 데이터만으로 구성된 데이터 세트에 적용하려고합니다. R은 다음과 같은 오류를 제공합니다 : Error in train.default(x, y, "nb", trControl = trainControl(method = "cv", :
wro
gRain 패키지를 사용하여 베이지안 네트워크를 만들고 있습니다. 다음은 제가 예에서 시도하는 코드입니다 : "Error in nw$nodes : $ operator not defined for this S4 class".
누군가가 도와 드릴까요 : data("cad1")
cad.dag <- dag(~ CAD:Smoker:Inherit:Hypercho
간단한 naive bayes 알고리즘을 사용하여 mahout에서 문서 분류기를 만들고 있습니다. 현재 가지고있는 데이터 (문서)의 98 %는 클래스 A이고 2 %만이 B 클래스입니다. 제 질문은 클래스 A 문서 대 클래스 B 문서의 비율이 그렇게 넓기 때문에 분류기를 정확하게 훈련시킬 수 있을까요? 내가 생각하고있는 것은 클래스 A 문서 전체를 무시하고 내