bayesian

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    나는 어떤 종류의 객체 모델을 가지고 있으며, 그것을 필터링하고 어떤 종류의 속성을위한 노드로 정렬해야합니다. 어떤 종류의 자동화 된 시스템이 존재하고 내가 원하는 것과 상관 관계가있는 객체 모델의 속성을 생성하고 선택 하는가? (나는 추상적이고 비특이적이다.) 예를 들어 주어진 데이터 세트에서 관심있는 노드를 찾는 규칙을 지정하면 스팸 필터 나 감독 된

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    베이지안 네트워크에 대한 (루피) 신념에 대한 합계 제품 알고리즘의 작동 코드 예제를 아는 사람이 있습니까? 나는 며칠 동안 지구를 샅샅이 조사했지만 운이별로 없었다. 나는 언어가 무관하다. 내가 발견 한 모든 문서는 비밀스럽고 모호한 모호한 mathspeak로 가득하다. 어려운 알고리즘처럼 보이지는 않지만 까다로운 부분 중 일부가 너무 많이 닦여 졌기 때

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    베이 스 분류자를 클래스 세트에 대해 교육 한 경우 출력이 클래스를 선택하기에 충분히 중요한지 감지하는 방법은 무엇입니까? 클래스에 할당 할 수없는 샘플을 검출하는 데 유용합니다. 클래스 확률이 모든 클론의 평균 + 2 * stddev보다 높으면 테스트를 시도했지만 강력하다고는 생각하지 않습니다.

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    Mahout에서 베이지안 알고리즘을 실행하는 데 문제가 있습니다. Maven으로 빌드했고 작업 파일은 대상 디렉토리에 있습니다. hadoop을 사용하여 터미널에서 실행할 때 ClassNotFoundException 오류가 발생합니다. 무엇을해야합니까? $ HADOOP_HOME/빈/하둡 항아리 부리는 코어 - 0.3 SNAPSHOT.job org.apache

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    베이지안 네트워크에 대한 기본적인 질문이 있습니다. 엔진이 있다고 가정하면, 1/3의 확률로 작동이 멈출 수 있습니다. 이 변수는 ENGINE이라고합니다. 작동을 멈 추면 자동차가 작동하지 않습니다. 엔진이 일 경우, 자동차는 99 % 의 시간 동안 작동합니다. 나는 이것을 CAR라고 부를 것이다. 시간의 1/3을 작동하지 않고 자동차가 오래 되었으면 (O

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    가족 구성원이 좋아하는 것을 기반으로 HTPC로 영화를 분류하는 앱을 작성하려고합니다. 통계 나 AI는 모르지만 물건은 here입니다. 어디서부터 시작해야할지 모르겠다. 는 여기에 내가 달성하고자하는 내용은 다음과 같습니다 각 사용자로부터 샘플 세트를 작성, 각 샘플 별도로 특성 평가, 좋아한다. 예를 들어 사용자가 서부 영화를 많이 좋아할 수 있으므로 서

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    Google 뉴스와 같은 뉴스 아울렛이 어떻게 "obama 's 2011 budget"과 같은 신흥 주제에 대한 문서를 자동으로 분류하고 순위를 매기 는가? 나는 선수 이름과 기사 (감사, opencalais)와의 관련성이있는 야구 자료가 포함 된 기사 더미를 확보하고 있으며 새로운 소식을 순위가 매겨 표시하는 Google 뉴스 스타일 인터페이스를 만들고

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    사람이 투표를하거나 투표를 할 수있는 시스템이있어서 그 결과를 5 성급 등급으로 표시하고 싶습니다. 나는 베이지안 레이팅 알고리즘을 사용하여 here 및 here을 시도했지만 성공하지 못했습니다. 예를 들면 : 나는 3 개 내 데이터베이스의 항목 (A, B 및 C)이 있습니다 A = 500 UP 및 투표 아래 B = 0 UP 1000 표 아래 500 C =

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    CI-Bayes에 대한 교육을 지속 한 사람이 있습니까? 이 사이트에서 샘플 코드를 가지고 : FisherClassifier fc=new FisherClassifierImpl(); fc.train("The quick brown fox jumps over the lazy dog's tail","good"); fc.train("Make money fast!

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    수학이 내 장점이 아니며 여기를 잃고 있습니다. 기본적으로 1에서 5의 척도로 가중치가 적용되는 간단한 공식 만 있으면됩니다. 투표 수가 매우 적 으면 평균 영향력이 적고 평점에 대한 선호도가 높습니다 (이 경우 다른 등급의 평균이 아닌 3이되기를 바랍니다.) 몇 가지 다른 베이지안 구현을 시도했지만 효과가 없습니다. 유엔 정규화 ​​평균 평가입니다 __